En enero de 2026, Google obtuvo la patente US12536233B1. Seis ingenieros trabajaron en él y describe un sistema que califica una página de destino según la tasa de conversión, la tasa de rebote y la calidad del diseño. Si la página de destino cae por debajo de un umbral, genere un reemplazo de IA personalizado para el buscador. El anunciante nunca lo ve. Nunca lo aprueba. Quizás ni siquiera sepa lo que pasó.
El debate en torno a esta patente se ha centrado en el alcance: ¿se limita a anuncios de compras o indica algo más amplio? Esa es la pregunta equivocada.
La pregunta correcta: ¿Qué sucede cuando se combinan páginas generadas por IA con agentes de IA que navegan, compran y realizan transacciones en nombre de humanos?
Por primera vez, tenemos la infraestructura para una web donde ningún ser humano crea la página ni la visita. Ambos lados pueden ser no humanos. Eso lo cambia todo.
El lado de la oferta: páginas generadas por IA
El lado de la oferta de la web siempre ha sido humano. Alguien diseña una página, escribe una copia y la publica. Tres acontecimientos están cambiando eso.
La patente de Google US12536233B1 es la más directa: calificar una página de destino según la tasa de conversión, la tasa de rebote y la calidad del diseño, luego reemplazar las páginas de bajo rendimiento con versiones generadas por IA. Las páginas de reemplazo se basan en el historial de búsqueda completo del buscador, consultas anteriores, comportamiento de clics, ubicación y datos del dispositivo. Google crea páginas de destino personalizadas que ningún anunciante puede igualar, porque ningún anunciante tiene acceso a datos de comportamiento de consultas cruzadas a esa escala. Barry Schwartz cubrió la patente de Search Engine Land, que describe un sistema en el que Google podría crear automáticamente páginas de destino personalizadas, reemplazando los resultados orgánicos. Glenn Gabe calificó la patente de la página de inicio de IA de Google como potencialmente más controvertida que las descripciones generales de IA. Roger Montti de Search Engine Journal argumentó que el alcance de la patente se limita a las compras y los anuncios. Ambos bandos están de acuerdo: la tecnología para calificar y reemplazar las páginas de destino con IA existe y funciona.
NLWeb, el proyecto abierto de Microsoft, adopta un enfoque diferente. NLWeb convierte cualquier sitio web en una interfaz de lenguaje natural utilizando el marcado de Schema.org y los canales RSS existentes. Un agente de IA que consulta un sitio habilitado para NLWeb no carga ninguna página. El agente hace una pregunta estructurada y NLWeb devuelve una respuesta estructurada. La página renderizada se vuelve opcional.
WebMCP va aún más lejos. Con WebMCP, un sitio web registra herramientas con esquemas de entrada/salida definidos que los agentes de IA descubren y llaman como funciones. Una búsqueda de producto se convierte en una llamada de función. Un pago se convierte en una solicitud de API. WebMCP elimina por completo el concepto de “página”, disolviendo la página web como una unidad de contenido en un conjunto de capacidades invocables.
Cada mecanismo funciona de manera diferente, pero la dirección es la misma: la página se convierte en algo generado, consultado o ignorado por completo. La página web diseñada y publicada por humanos ya no es la única forma en que el contenido llega a la audiencia.
El lado de la demanda: agentes de IA como visitantes
El lado de la demanda cambió más rápido. En 2024, los bots superaron el tráfico humano por primera vez en una década y representaron el 51% de toda la actividad web. Los datos de Cloudflare muestran que el rastreo de “acciones del usuario” de IA (agentes que hacen cosas activamente, no solo indexan) se multiplicó por 15 durante 2025. Gartner predice que el 40% de las aplicaciones empresariales contarán con agentes de IA para tareas específicas para fines de 2026, en comparación con menos del 5% en 2025. Es difícil exagerar la escala.
Los navegadores agentes son el cambio más visible. La navegación automática de Chrome convirtió 3 mil millones de instalaciones de Chrome en posibles plataformas de lanzamiento de agentes de IA. Gemini de Google se desplaza, hace clic, completa formularios y completa tareas de varios pasos de forma autónoma dentro de Chrome. El navegador Comet de Perplexity realiza una investigación profunda en varios sitios simultáneamente. El modo Edge Copilot de Microsoft maneja flujos de trabajo de varios pasos desde la barra lateral del navegador. El panorama completo de navegadores agentes ahora incluye más de una docena de herramientas para consumidores y desarrolladores, todas ellas navegando en nombre de humanos.
Los agentes comerciales han pasado de la navegación a la compra. OpenAI lanzó Instant Checkout para permitir a los usuarios comprar productos directamente dentro de ChatGPT, impulsado por el Protocolo de comercio agente (ACP) de Stripe. OpenAI eliminó la función en marzo de 2026 después de casi cero conversiones de compra y solo una docena de integraciones comerciales de más de un millón prometidas. El fracaso fue la ejecución, no el concepto: la aplicación Qwen de Alibaba procesó 120 millones de pedidos en seis días en febrero de 2026 porque Alibaba posee el modelo de inteligencia artificial, el mercado, las vías de pago (Alipay) y la logística. OpenAI intentó replicar el comercio agente sin poseer la pila. El Protocolo de Comercio Universal (UCP) de Google y Shopify conecta a más de 20 empresas, incluidas Walmart, Target y Mastercard, en un marco diseñado para que los agentes de IA manejen el comercio desde el descubrimiento del producto hasta el pago. Shopify optó automáticamente a más de un millón de comerciantes por experiencias de compra agentes con ChatGPT, Copilot y Perplexity. La transacción ocurre en una conversación de IA. No se carga la página de pago.
La comunicación entre agentes elimina al ser humano de ambos extremos. El protocolo Agente a Agente (A2A) de Google permite a los agentes de IA de diferentes proveedores descubrir las capacidades de los demás y colaborar en tareas sin mediación humana. Un agente de planificación de viajes negocia directamente con un agente de reservas. Un agente de adquisiciones evalúa a los agentes proveedores entre proveedores. Más de 150 organizaciones respaldan A2A, incluidas Salesforce, SAP y PayPal, lo que hace que el comercio y la coordinación entre agentes sean una realidad de producción.
Cuando ambos lados se vuelven no humanos
Hasta ahora, un lado de la red siempre era humano. Una persona creó la página o una persona la visitó. Generalmente ambos.
La patente de Google cierra el circuito.
Así es como se vería un flujo no humano completo. Un usuario le dice a su asistente de inteligencia artificial que necesita zapatillas para correr. El asistente consulta los datos del producto a través de NLWeb o WebMCP, sin necesidad de cargar la página. El asistente evalúa las opciones verificando el inventario de los minoristas a través de A2A. Si el usuario necesita revisar una comparación, Google genera una página de destino personalizada según el historial de búsqueda y las preferencias de ese usuario específico. El asistente completa el pago a través de ACP o UCP utilizando tokens de pago compartido. El usuario recibe una confirmación.
El papel del ser humano en todo ese flujo: declarar la intención y aprobar la compra. El descubrimiento, la generación de páginas, la evaluación de productos y la finalización de transacciones están a cargo de sistemas de inteligencia artificial. El humano toca sólo los dos extremos de la cadena.
Cada pieza de tecnología de esa cadena existe hoy en producción. La navegación automática de Chrome está disponible para 3 mil millones de usuarios de Chrome. A2A tiene más de 150 organizaciones que lo apoyan. ACP sustenta la infraestructura de comercio agente de Stripe (el Instant Checkout de ChatGPT falló en la ejecución, no en el protocolo). UCP conecta Shopify, Google, Walmart y Target. Se concede la patente US12536233B1. Ninguna empresa ha montado todavía el circuito completo, pero todos los componentes están operativos.
¿Quién está construyendo la red no humana?
Aquí es donde se pone interesante. Identifique quién está construyendo qué y surgirá un patrón:
| Capa | Qué | OMS |
|---|---|---|
| Generación de página | Páginas de inicio de IA | |
| Contenido como API | WebMCP, NLWeb | Google, Microsoft |
| Infraestructura de agentes | MCP, A2A | Antrópico, Google |
| Navegadores de agentes | Cromo, Cometa, Copiloto | Google, perplejidad, Microsoft |
| Comercio de agentes | ACP, UCP | Raya + OpenAI, Shopify + Google |
| Entrega de borde | Rebaja para agentes | Llamarada de nube |
Google aparece en cinco de seis capas: generación de páginas (patente US12536233B1), contenido como API (WebMCP), infraestructura de agentes (A2A), navegadores de agentes (navegación automática de Chrome) y comercio (UCP). Google se está posicionando para mediar en la web no humana de la misma manera que Google media en la web humana a través de la Búsqueda.
La Agentic AI Foundation (AAIF), formada bajo la Linux Foundation con Anthropic, OpenAI, Google y Microsoft como miembros platino, proporciona la capa de gobernanza. La AAIF funciona como el W3C para la web agente: el organismo neutral respecto al proveedor que decide qué protocolos se convierten en estándares para la interoperabilidad de los agentes.
Lo que los propietarios de sitios web deben saber
Esta no es una lista de verificación de optimización. Son tres cambios estructurales en el propósito de su sitio web.
Su capa de datos es su sitio web
La patente de Google genera páginas de destino a partir de datos de feeds de productos, lo que hace que los feeds de productos sean el activo más importante que mantiene una empresa de comercio electrónico. NLWeb consulta el marcado de Schema.org en lugar de representar páginas, lo que hace que el marcado estructurado sea la puerta de entrada a su contenido. WebMCP expone las capacidades del sitio como llamadas a funciones, creando definiciones de herramientas con las que interactúan los agentes de la interfaz de usuario.
Los datos estructurados, los feeds de productos, JSON-LD y las superficies API se han tratado tradicionalmente como infraestructura de backend. En la web no humana, estas capas de datos se convierten en la principal forma en que una empresa llega a los clientes. La precisión del feed de productos (especificaciones, precios, niveles de existencias, imágenes) es más importante que el diseño de la página de inicio cuando los sistemas de inteligencia artificial generan la página a partir de ese feed.
La confianza es el foso
La IA puede generar una página. No puede generar una razón para buscarlo por su nombre.
El tráfico directo, los suscriptores de correo electrónico, los miembros de la comunidad y la reputación de la marca persisten cuando la página misma se vuelve reemplazable. Un agente de IA puede crear una página de producto, pero ningún agente de IA puede generar la confianza que hace que un consumidor (o su agente) solicite una marca específica por su nombre.
Las marcas que importan en la red no humana son las que la gente les dice a sus agentes que encuentren. “Consígueme una chaqueta polar” es una consulta sobre productos básicos. “Consígueme una chaqueta polar de la Patagonia” es un foso de la marca.
El problema de la medición
¿Cómo se mide una página que no creaste? ¿Cómo se realizan pruebas A/B con algo que Google genera dinámicamente? ¿Cómo se atribuye una conversión que ocurrió dentro de ChatGPT, iniciada por un agente que actúa en nombre de un usuario que nunca vio su sitio web?
El análisis web tradicional (visitas a la página, sesiones, tasa de rebote, tiempo en el sitio) supone dos cosas: un visitante humano y una página que usted controla. En la red no humana, ninguna de estas suposiciones se cumple. Una página de destino generada por Google no es tuya. Una sesión de pago de ChatGPT no se registra en sus análisis.
No tengo una respuesta clara aquí, ni nadie más la tiene. La medición es el problema genuinamente no resuelto de la red no humana. Se necesitarán nuevas métricas para realizar un seguimiento de la capacidad de descubrimiento de los agentes, la tasa de conversión de los agentes y la calidad de la fuente de datos. Pero a partir de marzo de 2026, la infraestructura de medición no ha alcanzado la tecnología que necesita para medir.
Cuatro predicciones para 2026-2027
Cuatro cosas a tener en cuenta durante los próximos 12 a 18 meses.
Google envía la patente US12536233B1, o algo parecido. La tecnología para calificar y reemplazar páginas de destino existe. El incentivo empresarial existe. Google tiene un historial de introducir funciones en los anuncios primero y luego expandirse (Google Shopping pasó de ser gratuito a pago y luego a ser esencial). Las páginas de destino generadas por IA probablemente aparecerán primero en los anuncios de compras y luego se ampliarán a otras verticales. Los niveles de calidad de las páginas de destino en Google Ads sirven como sistema de alerta temprana para saber qué páginas Google considera reemplazables.
El tráfico de agentes se vuelve mensurable. Las plataformas de análisis deberán distinguir las sesiones humanas de las sesiones de agentes. BrightEdge informa que los agentes de IA representan aproximadamente el 33% de la actividad de búsqueda orgánica a principios de 2026. Los datos de tráfico de WP Engine muestran 1 visita de un bot de IA por cada 31 visitas humanas para el cuarto trimestre de 2025, frente a 1 por 200 a principios de ese año. Los índices de tráfico de agentes se acelerarán aún más a medida que la navegación automática de Chrome se implemente globalmente más allá de los EE. UU. Por necesidad surgirán nuevas métricas sobre la tasa de conversión de agentes y la capacidad de descubrimiento de agentes.
La pila de protocolos se consolida. MCP, A2A, NLWeb y WebMCP forman una pila coherente que cubre el acceso a herramientas, la comunicación con los agentes, la consulta de contenido y la integración a nivel del navegador. Espere una mayor interoperabilidad entre estos protocolos y menos estándares competitivos. La Agentic AI Foundation (AAIF) acelera la consolidación. Dentro de 18 meses, “¿su sitio es compatible con MCP?” será una pregunta tan estándar como “¿su sitio es compatible con dispositivos móviles?”
La diferenciación de marca se vuelve más difícil y más importante. Cuando la IA genera páginas y los agentes hacen las compras, la única posición defendible es la de la marca que la gente (y sus agentes) buscan por su nombre. Relaciones directas, audiencias propias, señales de confianza. Todo lo demás es una mercancía.
La Web se divide en dos
Cuando Shopify inscribió automáticamente a los comerciantes para realizar compras agentes, les pregunté si su sitio web se había vuelto opcional. La respuesta es más matizada que opcional o esencial. Se está convirtiendo en algo diferente.
La web no está muriendo. Se está partiendo.
La web transaccional (listas de productos, flujos de pago, recuperación de información, comparación de precios) se está volviendo no humana primero. La IA genera las páginas de destino. Los agentes de IA visitan y realizan transacciones en esas páginas. Los humanos aprueban decisiones en los puntos finales. La patente de Google reside en la web transaccional, y la economía de la optimización de la conversión empuja con mayor fuerza hacia la automatización en esta capa.
La web experiencial (narración de marca, comunidad, contenido que recompensa la atención sostenida, diseño que crea una respuesta emocional) sigue siendo humana. No porque la IA no pueda generar experiencias de marca, sino porque el valor de esas experiencias proviene de la conexión humana detrás de ellas. Nadie le dice a su agente que “vaya a disfrutar de una experiencia de marca en mi nombre”.
La nueva descripción del trabajo de su sitio web: fuente de datos para los agentes, ancla de confianza para los humanos, hogar de marca para ambos. Las empresas que tratan sus datos estructurados, feeds de productos y superficies API con el mismo cuidado que le dan al diseño de su página de inicio son las que aparecen en ambos mundos.
La red no humana no está reemplazando a la red humana. Está creciendo junto a él. Tu trabajo es aparecer en ambos.
Más recursos:
Esto se publicó originalmente en No Hacks.
Imagen de portada: Yaaaaayy/Shutterstock
