El tráfico de Internet automatizado y malicioso crece más de nueve veces más rápido que el tráfico humano, mientras que los bots de IA acceden cada vez más a páginas de inicio de sesión y otras áreas sensibles de los sitios web, según un informe publicado el martes por una empresa de gestión de confianza de bots y agentes.

El informe (que requiere registro) de DataDome, basado en más de un billón de solicitudes en 75.000 sitios de clientes y pruebas en más de 20.000 sitios web populares, reveló que el tráfico de bots maliciosos aumentó un 124% entre julio de 2025 y junio de 2026.

Durante la primera mitad de 2026, las solicitudes de bots de IA a las páginas de inicio de sesión de los sitios web se multiplicaron por más de ocho.

«El tráfico automatizado ya no es solo un problema de volumen en el borde de Internet», afirmó en un comunicado Jérôme Segura, vicepresidente de investigación de amenazas de DataDome. «Está creciendo rápidamente y penetrando a mayor profundidad».

«Para las empresas», continuó, «el desafío ya no es simplemente identificar la automatización, sino determinar si esa actividad es beneficiosa o perjudicial».

La IA impulsa el aumento del *web scraping*.

Segura declaró que varios factores probablemente contribuyeron al incremento del tráfico de bots.

«Las herramientas automatizadas de *scraping* siguieron multiplicándose a medida que crecía la demanda de datos web para el entrenamiento de modelos de IA, las respuestas de agentes y otros servicios de IA», explicó.

«Al mismo tiempo, los marcos de trabajo para evitar la huella digital (*anti-fingerprinting*), los navegadores automatizados y las plataformas de bajo costo de ‘bot como servicio’ hicieron más accesible la evasión sofisticada», añadió, «y la IA también está haciendo que estas herramientas sean más rápidas y económicas de desarrollar».

Según el informe de DataDome, el *scraping* —que aumentó un 185,2% durante el periodo analizado— es el vector de ataque más importante y de mayor crecimiento, representando el 70,9% del tráfico de bots maliciosos en la base de clientes de DataDome.

«Ese salto interanual del 185% en el *scraping* se debe a agentes que extraen respuestas de páginas diseñadas para personas», explicó Jacob Krell, director sénior de soluciones de IA segura y ciberseguridad en Suzu Labs, un proveedor de servicios de ciberseguridad basados ​​en IA con sede en Las Vegas.

«Las búsquedas mediante IA, las herramientas de investigación, la inteligencia competitiva y los *scrapers* tradicionales pueden generar peticiones continuas de páginas», declaró. «Una sola consulta humana puede derivar en solicitudes dirigidas a múltiples páginas o sitios. Se trata de una demanda a nivel de máquina sobre una infraestructura dimensionada para humanos, lo que abre la puerta al robo de contenido, la extracción de precios y la recopilación no autorizada de datos».

Ensar Seker, CISO de SOCRadar —una empresa de inteligencia de amenazas con sede en Newark, Delaware—, afirmó que el aumento del 185% en el *scraping* es significativo, ya que esta práctica ya no se limita a copiar contenido público de sitios web.

«Los sistemas automatizados pueden recopilar datos de productos, precios, propiedad intelectual, investigaciones propias y otra información de gran valor comercial a una escala enorme», explicó. «La IA también ha incrementado el valor económico de los grandes conjuntos de datos, dado que la información puede recopilarse para entrenar modelos, alimentar sistemas de recuperación de información y realizar inteligencia competitiva».

El *scraping* puede perjudicar a las empresas, añadió, ya que las prácticas agresivas generan costes de infraestructura, distorsionan las analíticas y pueden socavar el valor comercial de los datos y contenidos que estas producen.

De los bots basados ​​en *scripts* a los bots adaptativos.

Krell señaló el uso de navegadores con capacidades de agente (*agentic browsers*) como otro factor que está impulsando el aumento del volumen.

«Los modelos ya eran capaces de planificar una secuencia de acciones», comentó. «Los modelos de visión y las herramientas de control de navegadores hicieron viable ejecutar dicho plan en un sitio web convencional. Un agente puede leer la página renderizada, localizar controles, rellenar formularios y completar flujos de trabajo a una velocidad y escala propias de las máquinas».

Seker agregó que la IA generativa ha contribuido a este aumento de volumen al reducir drásticamente las barreras técnicas para crear y modificar sistemas de automatización; al mismo tiempo, los navegadores *headless* (sin interfaz gráfica), las redes de *proxies* residenciales y las tecnologías antidetección permiten que los bots imiten mucho mejor a los usuarios legítimos.

«Al mismo tiempo», continuó, «los atacantes pueden automatizar tareas de reconocimiento, *scraping*, pruebas de credenciales y abusos transaccionales a una escala que antes requería mucha más infraestructura y conocimientos especializados».

«Estamos pasando de bots basados ​​en *scripts* —relativamente predecibles— a una automatización adaptativa capaz de navegar por sitios web, tomar decisiones y modificar su comportamiento en función de lo que encuentra», señaló.

Los bots de IA atacan las páginas de inicio de sesión y el acceso a cuentas.

Seker identificó el aumento de las solicitudes de bots de IA dirigidas a páginas de inicio de sesión como uno de los hallazgos más significativos del informe.

«Rastrear una página de inicio es principalmente una actividad de acceso a la información», explicó. «Interactuar con páginas de autenticación indica que la automatización está penetrando más profundamente en las aplicaciones y avanzando hacia la identidad, las cuentas y las transacciones».

«Eso crea un límite de seguridad mucho más sensible», continuó. «Las mismas tecnologías que permiten a los agentes de IA legítimos acceder a una cuenta en nombre de un usuario pueden ser utilizadas indebidamente para ataques de relleno de credenciales (*credential stuffing*), usurpación de cuentas, abuso de sesiones o fraude automatizado».

«Por lo tanto, los equipos de seguridad ya no pueden limitarse a preguntar si el tráfico es humano o automatizado», afirmó. «Cada vez necesitan determinar con mayor precisión quién o qué está operando el agente, si cuenta con autorización y qué objetivo pretende alcanzar».

Aviv Nahum, cofundador y director ejecutivo de Above Security —un proveedor con sede en San Francisco especializado en protección contra riesgos internos mediante IA—, aconsejó a los directores de informática (CIO) y a los equipos de seguridad que traten a los agentes de IA como identidades de primer nivel y como una nueva clase de usuarios internos.

«Comprender qué agentes están desplegados y qué funciones realizan, quién gestiona dichas herramientas y a qué sistemas o credenciales tienen acceso es fundamental para identificar los riesgos asociados a los usuarios internos sintéticos», declaró. «Esto permite a los equipos evaluar la actividad de los agentes y determinar si el comportamiento tiene sentido o si constituye una señal de alerta».

«Sin embargo, alcanzar este nivel de inteligencia exige un nuevo enfoque que cierre las brechas dejadas por los métodos tradicionales de gestión de bots», señaló. «Para contrarrestar la velocidad de los agentes de IA, el modelo defensivo debe analizar continuamente el comportamiento tanto de humanos como de agentes sintéticos, incorporando mecanismos de activación que automaticen la intervención ante la detección de conductas sospechosas».

Replanteamiento de la autenticación para agentes de IA.

Segura, de DataDome, recomendó a las organizaciones dejar de preguntarse «¿es un bot o un humano?» y empezar a cuestionarse «¿qué intenta hacer este visitante y aporta valor al negocio?».

«La identidad por sí sola no basta para responder a esa pregunta», observó. «La suplantación de identidad de agentes de IA aumentó un 45% entre febrero y julio de 2026, y otro estudio de DataDome reveló que el 80% de los agentes de IA no se identifican correctamente».

«La solución práctica consiste en combinar la identidad verificada del agente con señales de comportamiento, aunque el equilibrio adecuado depende de cada empresa», añadió.

Kevin Alan Tussy, director ejecutivo de FaceTec —una empresa de software de identidad biométrica con sede en Summerlin, Nevada—, sostuvo que la IA con capacidad de acción autónoma (IA agentiva) plantea un desafío creciente para los métodos de autenticación convencionales. «Los agentes ya están actuando sin control», declaró. «Pueden poseer y utilizar prácticamente cualquier factor de autenticación moderno: contraseñas, claves de acceso (*passkeys*) y códigos de un solo uso (OTP) por correo electrónico o SMS. Lo único que un agente no puede poseer es un rostro humano real».

«Los bots pueden observar a una persona resolviendo un CAPTCHA —tarea que a un humano le lleva entre 15 y 30 segundos— y ser entrenados para replicar ese comportamiento a la perfección», explicó. «Por eso, las defensas basadas en el modelo de la prueba de Turing son un callejón sin salida. A un bot, que es más rápido y capaz que un humano, se le puede enseñar fácilmente a actuar exactamente como tal».

«Lo que no se le puede enseñar a hacer», continuó, «es mostrar un rostro humano ante una cámara y superar una prueba biométrica de detección de vitalidad en 3D».