Fingerprint ha presentado la versión preliminar de su API de Detección de Asistentes de IA e Inteligencia de Automatización, que promete convertirse en la capa de identificación más completa del mercado para el tráfico generado por inteligencia artificial. Esta innovación surge para cubrir una importante carencia en el conocimiento del tráfico web, especialmente cuando gran parte proviene de asistentes de IA que no utilizan navegadores tradicionales. Esto provoca que las señales habituales del lado del cliente, como JavaScript, no estén disponibles para equipos de seguridad y web, complicando la supervisión y defensa.
Valentin Vasilyev, cofundador y director tecnológico de Fingerprint, explica que «la web está dejando atrás el navegador — y esta transición ocurre mucho más rápido de lo que las soluciones de seguridad tradicionales pueden gestionar». Ejemplos como Google Gemini Spark, ChatGPT o Claude representan una parte creciente del tráfico que llega sin el mediador del navegador, sin JavaScript ni señales convencionales. «Nuestra API de Inteligencia de Automatización observa hacia dónde se dirige el comportamiento del consumidor y desarrolla una capa inteligente que detecta el tráfico allí donde realmente emerge», añade Vasilyev. La cuestión actual ya no es distinguir entre bot o humano, sino poder «confiar en ese visitante, sea quien sea» proporcionando una respuesta verificada para las empresas.
El motivo de la necesidad
Los proveedores de IA complican cada vez más la detección de sus asistentes por parte de los propietarios de sitios web. Utilizan estrategias que van desde ignorar normas para rastrear páginas hasta falsear su identidad para aparentar ser humanos legítimos. Los sitios digitales ya lidian con bots que acaparan ofertas en lanzamientos de productos o entradas, que después revenden a precios desorbitados, perjudicando a usuarios normales. 
Los asistentes de IA elevan esta problemática a nuevos niveles. En Reino Unido, por ejemplo, bots reservan plazas para exámenes de conducir que luego son revendidas a precios astronómicos a solicitantes desesperados, motivo por el cual la DVLA ha intervenido regulando esta actividad.
Distinguir entre tráfico humano y de IA sigue siendo crucial para los responsables de sitios web, ya que los asistentes automatizados obvian estrategias tradicionales de ventas y bloquean posibles futuros contactos para ampliar servicios. En sectores como los medios de comunicación, el uso masivo de asistentes de IA puede destruir modelos de negocio basados en publicidad, ya que los anuncios no se muestran realmente a personas y, por tanto, el gasto es innecesario. La activación de cookies para recopilar datos con fines publicitarios también resulta inútil ante tráfico generado por máquinas.
No obstante, no todo es negativo. En la industria turística, los asistentes de IA facilitan reservar vuelos, hoteles y restaurantes, y en entornos profesionales permiten a los usuarios hacer consultas complejas mientras el asistente recupera datos relevantes de manera autónoma. Por ello, los sitios no desean prohibir completamente los asistentes de IA, sino contar con herramientas que los identifiquen y registren de manera fiable.
Asistentes de IA como disfraz en ataques cibernéticos
Un informe reciente de Radware sobre la gestión de rastreadores de IA destaca las dificultades que enfrentan los equipos de seguridad para identificar y controlar esta nueva clase de tráfico. La mayoría de estos rastreadores se dedican a entrenar modelos o extraer datos, sin aportar ningún beneficio al propietario del sitio.
Más preocupante aún es su uso creciente en fases de reconocimiento previo a ataques. Estos asistentes exploran sitios, interceptan flujos de datos y recopilan fragmentos de información que ofrecen a los atacantes una visión detallada sobre las vulnerabilidades y los puntos estratégicos para incidir con sus acciones maliciosas.
Además de exponer debilidades, existe un grave riesgo para la confidencialidad de datos, ya que los rastreadores de IA pueden capturar secretos corporativos, datos protegidos por derechos de autor y datos personales, que posteriormente son utilizados para alimentar sus sistemas.
La solución de Fingerprint
Para hacer frente a estos retos, Fingerprint está desarrollando métodos avanzados que permiten detectar conexiones a través de señales a nivel HTTP, sin depender del JavaScript cliente, que es fácilmente eludible por atacantes. Reconocer qué está conectándose al sitio es esencial para poder limitar su comportamiento, restringir accesos a determinadas áreas o directamente bloquearlo.
El mayor desafío es contar con una plataforma que se adapte al veloz y constante cambio de métodos utilizados por asistentes de IA y bots. Fingerprint apuesta por su API de Inteligencia de Automatización como núcleo de su plataforma nativa orientada a IA, capaz de evolucionar y mantenerse efectiva conforme cambian las técnicas de estos actores.
Esta API puede implementarse en diversos puntos de la infraestructura web —en el borde de la CDN, en middleware o en cualquier servidor backend y plataforma en la nube—, evaluando las señales del tráfico antes de que éste alcance la aplicación. Entre las señales analizadas se incluyen el uso de proxies, VPN, TOR y geolocalización, proporcionando la información necesaria para tomar decisiones sobre el tráfico.
Funciones y ventajas destacadas
- Identificación verificada: Detecta en tiempo real el tráfico generado por asistentes reales como ChatGPT, Gemini o Claude, diferenciándolos de imitaciones o bots.
- Detección a nivel HTTP: Capta asistentes de IA que eluden las detecciones basadas en JavaScript, eliminando un gran punto ciego en la seguridad actual.
- Clasificación unificada de IA: Identifica claramente qué asistente y proveedor accede al contenido.
- API de Inteligencia de Automatización sin dependencia de JavaScript: Plataforma agnóstica y preparada para el borde de la red que reconoce toda clase de agentes automatizados, desde bots hasta asistentes de IA, sin requerir código cliente.
- Inteligencia accionable: Enriquece cada detección con contexto de riesgo en red, proxy, VPN, TOR y geolocalización, permitiendo aplicar políticas segmentadas en lugar de bloqueos generales.
- Integración fluida: Disponible sin coste adicional para clientes actuales de Fingerprint que usen el sistema Smart Signal de detección bot.
Implicaciones para empresas y seguridad
Anticiparse a las amenazas provenientes del tráfico automatizado es clave para una mitigación rápida y eficiente, minimizando el impacto operativo. Esta herramienta ofrece un avance significativo para los equipos técnicos y de seguridad, mejorando la gestión y respuesta frente a accesos indeseados o maliciosos.
Queda por ver cuánto tardará esta tecnología en pasar de beta a disponibilidad general, si se incorporarán más funciones con el feedback de los usuarios y qué guías proporcionará Fingerprint para optimizar su uso. Otro aspecto crítico será la integración con plataformas existentes de gestión y seguridad web para que la detección pueda desencadenar acciones inmediatas sin necesidad de intervenciones manuales.
La efectividad final dependerá de su capacidad para integrarse como parte esencial del ecosistema de seguridad y no como un añadido independiente, facilitando respuestas automatizadas ante nuevas formas de tráfico automatizado que emergen en el ecosistema digital.
