Con una semana de diferencia, el director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, y Jaana Dogan, una ingeniera principal que trabaja en la API Gemini de Google, publicaron comentarios sobre las críticas a la IA que compartían un tema. Ambos desviaron la atención de si la producción de IA es “buena” o “mala” y se centraron en cómo reacciona la gente ante la tecnología.
Nadella publicó “Mirando hacia el 2026” en su blog personal, y escribió que la industria necesita “ir más allá de los argumentos de chapuza versus sofisticación”.
Días después, Dogan publicó en X que «las personas sólo están en contra de las nuevas tecnologías cuando están cansadas de probar nuevas tecnologías».
El momento coincide con el nombramiento de Merriam-Webster como palabra del año. Para los editores, estas declaraciones pueden parecer menos una tranquilidad y más una solicitud para dejar de centrarse en la calidad.
Nadella insta a un encuadre diferente al de la “descuidad de la IA”
La publicación de Nadella sostiene que la conversación debería ir más allá de la etiqueta de «descuido» y centrarse en cómo la IA encaja en la vida y el trabajo humanos. Caracteriza la IA como “herramientas amplificadoras cognitivas” y cree que 2026 es el año en el que la IA debe “demostrar su valor en el mundo real”.
Escribe: “Necesitamos ir más allá de los argumentos de chapuza versus sofisticación” y pide “un nuevo equilibrio” que tenga en cuenta que los seres humanos tienen estas herramientas. En la misma sección, también la llama “la pregunta sobre el diseño del producto que debemos debatir y responder”, lo que hace que el punto no sea poner fin al debate y más dirigirlo hacia la integración y los resultados del producto.
El encuadre «Burnout» de Dogan se produjo días después de una publicación de Claude Code
La publicación de Dogan enmarcó el sentimiento anti-IA como agotamiento por probar nuevas tecnologías. La frase fue contundente: «La gente sólo está en contra de las nuevas tecnologías cuando está cansada de probar nuevas tecnologías. Es comprensible».
Las personas sólo están en contra de las nuevas tecnologías cuando están cansadas de probar nuevas tecnologías. Es comprensible.
—Jaana Dogan (@rakyll) 4 de enero de 2026
Unos días antes, Dogan había publicado sobre el uso de Claude Code para construir un prototipo funcional a partir de una descripción de orquestadores de agentes distribuidos. Escribió que la herramienta produjo algo en aproximadamente una hora que coincidía con los patrones que su equipo había estado construyendo durante aproximadamente un año, y agregó: «En 2023, creía que estas capacidades actuales aún estaban a cinco años de distancia».
No estoy bromeando y esto no es gracioso. Hemos estado intentando crear orquestadores de agentes distribuidos en Google desde el año pasado. Hay varias opciones, no todos están alineados… Le di a Claude Code una descripción del problema, generó lo que construimos el año pasado en una hora.
—Jaana Dogan (@rakyll) 2 de enero de 2026
Las respuestas a la publicación sobre “agotamiento” fueron rechazadas por Dogan. Muchas respuestas señalaron integraciones forzadas, costos, preocupaciones sobre la privacidad y herramientas que parecen menos confiables dentro de los flujos de trabajo cotidianos.
Dogan es ingeniero principal de la API Gemini de Google y no habla como representante oficial de la política de Google.
Los estándares que las plataformas imponen a los editores siguen siendo importantes
He escrito guías EEAT para Search Engine Journal durante años. Esos artículos reflejaban la expectativa de larga data de Google de que los editores demuestren experiencia, conocimientos y confianza, especialmente en temas de «Su dinero o su vida», como salud, finanzas y contenido legal.
Es por eso que la actual desconexión afecta tan marcadamente a los editores. Las plataformas tienen estándares de calidad para la clasificación y la visibilidad, mientras que los productos de inteligencia artificial presentan cada vez más información directamente a los usuarios con citas que pueden ser difíciles de evaluar de un vistazo.
Cuando se preguntó a los ejecutivos de Google sobre la disminución de las tasas de clics, el marco público incluyó «clics de calidad» en lugar de abordar la pérdida de volumen que los editores miden por su parte.
Lo que muestran los datos de tráfico
El Pew Research Center rastreó 68.879 búsquedas reales en Google. Cuando aparecieron los resúmenes de IA, solo el 8% de los usuarios hicieron clic en algún enlace, en comparación con el 15% cuando no aparecieron los resúmenes de IA. Eso equivale a una caída del 46,7%.
Se puede decir a los editores que los clics restantes tienen una mayor intención, pero el volumen sigue siendo importante. Es lo que impulsa las impresiones de anuncios, las suscripciones y los ingresos de los afiliados.
Por otra parte, los datos de Similarweb indican que la proporción de búsquedas relacionadas con noticias que no dieron como resultado ningún clic en sitios de noticias aumentó del 56% al 69%.
El desequilibrio entre el rastreo y las referencias añade otra capa. Cloudflare ha estimado que la Búsqueda de Google tiene una proporción de rastreo a referencia de aproximadamente 14:1, en comparación con proporciones mucho más altas para OpenAI (alrededor de 1.700:1) y Anthropic (73.000:1).
Los editores han operado durante mucho tiempo en un comercio implícito en el que permiten el rastreo a cambio de distribución y tráfico. Muchos ahora argumentan que las características de la IA debilitan ese comercio porque el contenido puede usarse para responder preguntas sin el mismo nivel de referencia a la web abierta.
Por qué esto importa
Estas publicaciones de Nadella y Dogan ayudan a mostrar cómo se puede manejar el debate sobre la calidad de la IA en 2026.
Cuando se insta a la gente a dejar atrás la “baja versus la sofisticación” o a describir las críticas como agotamiento, la conversación puede desviarse de la precisión, la confiabilidad y el impacto económico en los editores.
Vemos signos claros de disminución del tráfico y los índices de rastreo a referencias también son mensurables. El impacto económico es real.
Mirando hacia el futuro
Esté atento a más mensajes que enmarcan las críticas a la IA como un problema de usuario en lugar de un problema relacionado con el producto y la economía.
Estoy ansioso por ver si estas empresas realizan algún cambio en el diseño de sus productos en respuesta a los comentarios de los usuarios.
Imagen de portada: Jack_the_sparow/Shutterstock
