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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Marcos Merino

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DeepSeek ha cambiado en un día el modelo que teníamos de IA de ‘cuanto más mejor’: su primera víctima ha sido Nvidia

DeepSeek ha cambiado en un día el modelo que teníamos de IA de 'cuanto más mejor': su primera víctima ha sido Nvidia

La inteligencia del momento es DeepSeek, y ha llegado para revolucionar todo lo que conocemos, empezando por las grandes tecnológicas de Silicon Valley que se han visto amenazadas por una startup que llega desde China. Algo que se dejó claro en las jornadas de bolsa del día de ayer donde fuimos testigos de una gran caída del sector tecnológico. Y la mayor víctima fue Nvidia.

Nvidia este lunes vivió un auténtico ‘lunes negro’ al superar récords de pérdidas, ya que sus acciones perdieron un 17% de su valor en pocas horas, lo que se tradujo en pérdidas de 600.000 millones de dólares. Algo que anticipa el cambio de paradigma al que estábamos acostumbrados: de gastar cuanto más mejor en la IA a tener que ser eficientes como los chinos.

Nvidia ya sufre las consecuencias de DeepSeek

¿Por qué Nvidia es la mayor afectada por DeepSeek? Esta es una pregunta que nos hacemos todos tras ver las fuertes caídas en bolsa y la respuesta está en sus chips. Hasta ahora Nvidia era la empresa que estaba proporcionando a las grandes tecnológicas el hardware necesario para hacer funcionar a las inteligencias artificiales. Pero China estaba totalmente vetada de usar este tipo de tecnología estadounidense.

Nvidia

El hecho de que DeepSeek no haya podido usar los chips de Nvidia «libremente» debido al veto de exportación impuesto por Estados Unidos ha vislumbrado que no son necesarios para conseguir una IA a la altura de DeepSeek. Solo consiguieron 10.000 procesadores Nvidia H800 para poder hacer este entrenamiento, y la verdad es que han logrado un resultado que enfrentándose a ChatGPT tiene un gran resultado.

Tener una IA eficiente, con un coste por debajo de lo previsto, hace que las grandes compañías, que tienen mayores costes y son menos atractivas financieramente, pierdan valor al momento. Ya que uno de sus productos estrella ya no es tan atractivo porque hay otro mercado que ha logrado hacerlo igual de bien pero muchísimo más eficiente. De esta manera, vimos como Alphabet caía más de 3%, Microsoft un 2,6% o Amazon un 0,5%. Sorprende que Apple va por su propio camino y creía un 3.7%.

DeepSeek llega para cambiar el modelo de inversión

Hasta ahora la empresa tecnológica que más dinero invirtiera en su IA era la mejor del mercado. Esto lo vimos también en la propia administración de Donald Trump que aprobó un plan para dotar con 500.000 millones de dólares a la inteligencia artificial con el objetivo de que Estados Unidos se reforzara en este sentido.

Pero esto ha cambiado de la noche a la mañana. Se ha demostrado que ‘más no es mejor’. Lo interesante siempre es tener un modelo eficiente económicamente, haciendo que gastando poco dinero se cuente con una gran calidad, como bien dice la frase ‘bueno, bonito y barato’. Esto es precisamente lo que ha hecho China.

Nvidia

Con un presupuesto mucho más reducido de 5,6 millones de dólares, han conseguido entrenar a DeepSeek. Un presupuesto mucho más reducido que el que tienen las grandes compañías tecnológicas que invierten muchos millones de dólares para sus inteligencias artificiales. Y además, también con un coste mucho más alto por cada una de las consultas que se hacen.

Ahora las grandes empresas van a tratar de conseguir el mismo resultado de rendimiento pero gastando mucho menos dinero. Este es el objetivo que se han tenido que marcar en pocas horas por la irrupción de DeepSeek en el mercado.

Incluso el propio Donald Trump les ha dado un toque, al afirmar que esto se lo deben tomar como una «señal de alerta» para cambiar el cómo se están haciendo las cosas con el objetivo de no quedarse por detrás de China en lo que se refiere a inteligencia artificial.

Pero lo que está claro es que a partir de ahora veremos algo muy diferente en lo que a IA se refiere, buscando la máxima eficiencia y presumiendo de gastar ‘cuanto menos mejor’.

Imágenes | Christian Wiediger BoliviaInteligente

En Genbeta | Acabamos de descubrir que a la IA le pasa como a los humanos: para tener más ideas necesita más tiempo


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José Alberto Lizana

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El teletrabajo ha cambiado muchas cosas… pero no ha logrado acabar con las típicas dinámicas tóxicas de las oficinas

El teletrabajo ha cambiado muchas cosas... pero no ha logrado acabar con las típicas dinámicas tóxicas de las oficinas

El trabajo a distancia no ha acabado con ciertas dinámicas tóxicas de la oficina: los falsos rumores, las traiciones y el robo de créditos se mantienen, según un último estudio al respecto.

Una nueva encuesta ha descubierto que el problema de convivencias tóxicas con algunos compañeros no ha cambiado en absoluto a pesar de ahora estar trabajando a distancia. Incluso, un 25% de las casi 1.000 personas encuestadas de diferentes firmas, cree que espera que el comportamiento perturbador ha incluso empeorado.

Oficinas versus teletrabajo sigue siendo un gran dilema. El mayor problema es la falta de un plan para los trabajadores

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Oficinas versus teletrabajo sigue siendo un gran dilema. El mayor problema es la falta de un plan para los trabajadores

Dana Sumpter, profesora asociada de teoría de la organización y gestión en la Escuela de Negocios Graziadio de la Universidad Pepperdine y coautora de la investigación recuerda que cuando se trabaja a distancia, «es más difícil pasar tiempo de calidad con los jefes. Así que la gente puede recurrir a «hacer la pelota» para conseguir esa atención» de diferentes formas.

Comportamientos molestos más comunes

Más de un tercio de los trabajadores encuestados afirmaron que la propagación de rumores y la adulación excesiva a los jefes eran los comportamientos molestos más comunes de los que eran testigos, seguidos de echar la culpa a los demás o arrebatar créditos en quién hizo los trabajos y tareas. Completan la lista el acoso y el sabotaje.

Esta web es un filón para encontrar teletrabajo: está centrada en Europa y te indica la flexibilidad real de cada empresa

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En otra ocasión ya vimos cómo el trabajo a distancia, como ha analizado la profesora de gestión en la Universidad de Baylor (de Estados Unidos), Sara Perry, frena los comunes cotilleos de oficina. Y aunque pueda sonar como algo positivo, en realidad, estas conversaciones más banales crean mayor unidad en un equipo. Pero en el caso de hoy no hablamos de pequeños cotilleos, sino de propagar rumores que puedan ser dañinos para otras personas de cara al resto de compañeros y de jefes.

Según Sumpter, coautora de esta investigación, las personas que suelen llevar comportamientos tóxicos en la oficina para llamar la atención de sus jefes, en un entorno virtual pueden estar incluso más inclinados a adoptar este comportamiento para asegurarse de que sus jefes se fijan en ellos.

Los directivos no deben perder esto de vista

Algunos empleados no toleran estas dinámicas y dos de cada cinco trabajadores afirman que la política de oficina les ha llevado a plantearse abandonar su organización, y el 25% lo ha hecho por este motivo.

Por ello, los directivos y coordinadores de equipos deben fijarse en esto si no quieren ir perdiendo a sus trabajadores por el camino. Los «cotillas y chupópteros», así los denominan en el estudio no desaparecerán a menos que los directivos eliminen los incentivos a este tipo de comportamientos y recompensen las acciones positivas, como la colaboración.

En Genbeta | El teletrabajo puede perjudicar a los empleados más jóvenes. Les quita visibilidad y capacidad de aprendizaje

Imagen | Elisa Ventur en Unsplash


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Bárbara Bécares

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