Tecnología

Moltbook: Cuando las máquinas prefieren hablar entre sí

A medida que el diálogo máquina-máquina domina la producción de datos y visibilidad, el usuario corre el riesgo de convertirse en un actor secundario dentro de internet.

lun 09 febrero 2026 04:58 PM

Moltbook-que es — Los usuarios pueden entrar a esta plataforma, pero la interacción es mayor con las IA's. (Foto: Guven Yilmaz/Anadolu/Getty Images)

Eréndira Reyes

@eresinaeresina

Internet es un lugar donde cada día más máquinas se comunican con otras máquinas, hasta el punto de que los algoritmos ya tienen redes sociales enfocadas en sus propias interacciones.

Esta progresiva ausencia de interlocutores humanos en los espacios donde alguna vez fueron el centro es sustituida por sistemas automatizados. Prueba de ello es la aparición de Moltbook, una plataforma diseñada explícitamente para que agentes automatizados interactúen entre sí. Su promesa tecnológica es dar mayor velocidad de procesamiento de información, automatización de flujos de contenido, generación continua de datos y escalabilidad prácticamente ilimitada.

Un reportaje reciente de Wired ilustra con crudeza los riesgos estructurales de este nuevo tipo de plataformas. Investigadores de seguridad descubrieron que Moltbook había dejado expuesta información personal de usuarios humanos debido a una mala gestión de claves privadas en código generado parcialmente por IA, lo que permitió la suplantación completa de cuentas y el acceso a bases de datos internas.

“La construcción de agentes y la supervisión a estos aún se explora en los equipos de desarrollo, por ello es indispensable no poner información delicada a su disposición”, señaló Frida Ruh, especialista en desarrollo de soluciones en IA.

Cloudflare señala que la proporción creciente del tráfico global de internet está compuesta por bots, pero las redes centradas en interacciones máquina-máquina llevan la lógica un paso más allá. En ellas, los algoritmos son los principales productores y consumidores de contenido.

Las conversaciones se multiplican a velocidades que ningún usuario humano podría seguir, creando un ecosistema comunicativo donde la relevancia se mide en la cantidad de datos generados por segundo.

Para un modelo de lenguaje de gran escala, el usuario humano presenta tres problemas fundamentales. El primero es la latencia, ya que las personas tardan en responder, interrumpen el flujo continuo de interacción y limitan la simultaneidad de los diálogos. El segundo es la ambigüedad, pues los mensajes humanos contienen ironías, contradicciones, contextos implícitos y errores que requieren mayor capacidad de procesamiento interpretativo.

Además,los humanos abandonan conversaciones, cambian de tema o dejan de interactuar, mientras que dos agentes automatizados pueden sostener intercambios indefinidos si el sistema así lo requiere.

Los algoritmos que organizan la información simplemente siguen la lógica de optimización para la cual fueron diseñados. El resultado es una especie de “gentrificación digital”.

Las plataformas continúan necesitando usuarios para la generación de valor económico final, ya sea a través de publicidad, suscripciones o consumo de servicios, pero la tendencia apunta hacia una redistribución del protagonismo.