a16z: los agentes de IA ya son la mayoría del tráfico web

Más de la mitad de los artículos nuevos que se publican online ya los escriben agentes de IA, y más del 40% de las pull requests en GitHub parten de un borrador generado por uno. Es la conclusión central del informe que a16z (Andreessen Horowitz) difundió el 11 de noviembre de 2026: los principales usuarios de internet ya no son humanos.

Para un founder, la lectura no es filosófica sino comercial. Si quien navega, compara y compra no es una persona, el funnel que construiste durante la última década apunta a un usuario que cada vez aparece menos.

Qué dice a16z sobre la economía de agentes

La firma de venture capital sostiene que los agentes de IA generan la mayor parte del tráfico web, escriben más de la mitad de los artículos nuevos que se publican online y producen la mayor parte del código que llega a entornos de producción.

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a16z describe esta etapa como el arranque de un cambio de plataforma: la adopción ya es medible, pero los modelos de negocio que habilita todavía no son visibles. Es el mismo patrón del salto de la web de escritorio al móvil, con una diferencia incómoda: en aquel ciclo las empresas tuvieron años para rearmar su distribución. Aquí la ventana parece más corta.

¿Qué es el modelo B2A y por qué cambia la distribución?

La firma bautiza el fenómeno como B2A (business-to-agent). En ese esquema, los agentes buscan productos por su cuenta, evalúan servicios y ejecutan compras en nombre de las personas.

El cambio de fondo es que el agente deja de ser un canal y pasa a ser el cliente. Evalúa ofertas, compara condiciones y decide. Según a16z, las empresas que traten a los agentes como usuarios de primera clase capturarán la próxima ola de crecimiento; las que sigan bloqueándolos por miedo al fraude y a los contracargos se quedarán fuera de una fuente de tráfico que ya dejó de ser marginal.

Las señales que ya se pueden medir

El informe no se apoya en proyecciones, sino en datos operativos de compañías que ya ven el cambio en sus números:

Shopify: el tráfico desde fuentes de IA hacia las tiendas de la plataforma se multiplicó por ocho en el primer trimestre de 2026 frente al mismo periodo del año anterior. Los pedidos originados en búsquedas con IA crecieron casi trece veces.
Human Security: el tráfico desde navegadores agentivos se multiplicó por ocho entre agosto y octubre de 2026. Muse, de Meta, concentró el 60% de esa actividad y los productos de OpenAI en conjunto aportaron el 30%.
GitHub: a septiembre de 2026, más del 40% de las pull requests (PR) partieron de un borrador creado por un agente de IA. Seis meses antes, esa cifra era del 17%.
Stripe: los agentes representan cerca del 40% del tráfico hacia su documentación para desarrolladores y el 70% de las solicitudes de CLI para recursos de API.
Supabase: más del 60% de las bases de datos nuevas de la plataforma las crean herramientas de IA.

a16z también estima que, incluso antes de que los agentes plenamente desarrollados se generalizaran, alrededor del 11% de los recorridos de compra de los consumidores en Estados Unidos ya incluían alguna interacción con IA antes de llegar al sitio del comercio.

El dato que más debería interesar a un equipo de growth es otro: ese tráfico convierte mejor. Según el informe, los usuarios dirigidos por modelos de lenguaje muestran mayor interacción, mejor retención y tasas de rebote más bajas que las fuentes tradicionales.

Las cuatro áreas que a16z ve como ganadoras

Desarrolladores de agentes y modelos. Incluye asistentes autónomos y productos con capacidades agentivas. a16z subraya la posición de ChatGPT, con 1.200 millones de usuarios activos semanales.
Productos nativos de agentes. Negocios autónomos pequeños, marketplaces con intermediarios de IA y servicios automatizados de optimización. La firma traza el paralelo con lo que fueron Amazon en la web de escritorio y Uber en el móvil.
Empresas que optimizan para agentes. Si el SEO y la optimización para motores generativos (GEO) servían para aparecer en respuestas de IA, ahora la competencia se extiende a la evaluación de ofertas, el llenado de formularios y la decisión final de pago.
Infraestructura específica para agentes. Pagos, verificación de identidad, prevención de fraude y canales de comunicación como correo, voz o mensajería. a16z advierte que estos sistemas ya muestran signos de tensión incluso con volúmenes de tráfico agentivo todavía bajos.

¿Qué significa esto para tu startup?

La buena noticia es que prepararse para la economía de agentes no exige infraestructura nueva. Exige revisar supuestos que llevan años sin cuestionarse.

Audita si un agente puede entender tu producto. Si tu catálogo, tus precios y tus condiciones viven en imágenes, PDFs o páginas que requieren JavaScript complejo, ningún agente podrá compararte. Datos estructurados, fichas claras y una API documentada son la versión actual de tener una web decente.
Separa el tráfico agentivo en tu analítica. Etiqueta las sesiones que provienen de asistentes y mide su conversión por separado. Si no lo haces, tomarás decisiones de producto y de presupuesto con una foto incompleta del funnel.
Revisa tu política de bloqueo de bots. Muchas empresas activaron reglas agresivas contra scrapers hace años y hoy cortan tráfico que convierte. Vale la pena distinguir entre un bot que te copia contenido y un agente que viene a comprar.
Define quién autoriza y con qué límite. Si vas a aceptar pedidos iniciados por agentes, necesitas saber qué identidad los respalda, cuánto pueden gastar y cómo se revoca el permiso.

Para un equipo en LATAM o España, la oportunidad es especialmente accesible: no compites por construir el mejor modelo, compites por ser el producto que el modelo elige. Eso se gana con datos limpios, disponibilidad técnica y condiciones transparentes, no con presupuesto de cómputo.

Pagos y permisos: el cuello de botella que viene

El propio informe reconoce que la infraestructura todavía no está lista. a16z menciona que Mastercard abrió recientemente el acceso anticipado a un sistema de pagos para agentes de IA, y que bancos estadounidenses como Morgan Stanley, JPMorgan, Bank of America y Wells Fargo están reforzando la supervisión de agentes de terceros que acceden a cuentas de clientes.

El research confirma esa tensión. Según el análisis publicado por InvestorIdeas, Mastercard abrió el 20 de octubre el acceso anticipado a Agent Pay for Machines tras pilotos con Coinbase, Base y Cloudflare, y la misma pieza recoge que Reuters reportó el 22 de octubre que los principales bancos de Estados Unidos estaban bloqueando a agentes de IA de terceros para operar cuentas de clientes.

Del lado técnico, TechTimes documenta que Mastercard resolvió el problema de las credenciales con tokens agentivos vinculados a la identidad del agente y a una política de consentimiento, y que el primer pago autónomo con tarjeta en Dinamarca se liquidó en septiembre de 2026 sobre la infraestructura real de Danske Bank. Pero el mismo artículo señala el hueco que queda abierto: si un agente es manipulado mediante instrucciones ocultas en una página, la transacción puede completarse igual si cae dentro de los límites autorizados. Y la ley todavía no tiene una respuesta clara sobre quién responde cuando eso ocurre.

Traducido a tu operación: antes de delegar compras o cobros a un agente, define el perímetro. Límite de gasto, categorías permitidas, ventana de validez y un proceso explícito de disputa.

Conclusión

a16z no está describiendo un futuro lejano: está describiendo un presente desigual. Los agentes ya son mayoría en el tráfico, ya escriben la mitad del contenido y ya generan la mayor parte del código en producción, pero casi ninguna empresa tiene un plan para atenderlos como clientes.

La asimetría es la oportunidad. Mientras la mayoría sigue discutiendo si bloquear o no a los bots, un equipo pequeño puede ganar terreno haciendo lo básico bien: producto legible por máquinas, tráfico agentivo medido, permisos claros y una propuesta que un agente pueda comparar sin fricción. Esa ventaja no depende del tamaño del equipo ni del capital levantado.