La propuesta permitiría comunicar una misma preferencia a varios proveedores mediante robots.txt. Su adopción será gradual y no constituye un bloqueo técnico del acceso ni un mecanismo para borrar entrenamientos anteriores.
Una misma señal para varias empresas de inteligencia artificial
Los propietarios de páginas web podrían tener más fácil comunicar que no quieren que sus contenidos se utilicen para entrenar inteligencia artificial generativa. Google, Microsoft, OpenAI y Anthropic han respaldado una señal compartida que busca reducir la necesidad de mantener instrucciones independientes para cada proveedor.
Los anuncios comenzaron el 30 de octubre de 2026. La iniciativa se apoya en un borrador presentado por Kevin Kelley, de Anthropic, en el contexto de las discusiones sobre preferencias de IA del IETF, el organismo que desarrolla numerosos estándares de Internet.
Todavía es una propuesta en desarrollo, no un estándar definitivo aprobado. Tampoco existe una fecha única de activación para todas las compañías.
Qué cambia en robots.txt
El archivo robots.txt permite publicar instrucciones para programas automatizados. La propuesta aprovecha su estructura habitual para añadir una preferencia sobre el uso del contenido en entrenamiento.
El identificador propuesto es __usage_ai-training. Un ejemplo para expresar rechazo en todo el sitio sería:
User-Agent: __usage_ai-training
Disallow: /Estas líneas ilustran el mecanismo propuesto. Publicarlas no garantiza que todos los proveedores las estén interpretando ya ni sustituye automáticamente los controles existentes.
Cuándo prevé adoptarlo cada empresa
- Google: sitúa su objetivo de compatibilidad en 2027.
- Microsoft: anuncia que comenzará a respetar las nuevas preferencias el 1 de febrero de 2027, conforme rastree el contenido.
- OpenAI: prevé implementarlas en los próximos meses y publicar detalles adicionales.
- Anthropic: ha comunicado que ha comenzado la implementación, cuyo despliegue entre sus servicios llevará tiempo.
OpenAI especifica que sus controles actuales seguirán vigentes. Por tanto, para quien ya haya configurado restricciones, el anuncio no justifica retirar las reglas anteriores y confiar exclusivamente en la nueva señal.
Entrenar, rastrear y responder son usos diferentes
Para entender el alcance del cambio conviene separar tres acciones:
- Rastrear: acceder a una página para obtener su contenido.
- Entrenar: utilizar información para modificar los parámetros aprendidos de un modelo.
- Consultar fuentes al responder: recuperar contenido para fundamentar una respuesta, una práctica conocida como grounding.
La señal compartida expresa una preferencia sobre entrenamiento. No es, por sí misma, una orden general para impedir cualquier visita automatizada.
Esto permite plantear decisiones distintas: una web puede querer ser encontrada en un buscador y, al mismo tiempo, rechazar determinados usos de sus publicaciones. Sin embargo, la separación concreta dependerá de cómo implemente los controles cada proveedor.
Google y Microsoft no lo aplicarán exactamente igual
Google explica que interpretará el rechazo compartido como una restricción de Google-Extended cuando el sitio no haya especificado una regla propia para ese control. Las instrucciones particulares de Google-Extended podrán coexistir con la señal general.
Hay un matiz relevante para los editores: Google vincula Google-Extended también con la posibilidad de utilizar contenido para fundamentar respuestas en Gemini Apps. Por ello, no conviene asumir que el efecto se limitará siempre al entrenamiento.
Microsoft, por su parte, anuncia preferencias separadas para entrenamiento y grounding, sin modificar la elegibilidad para aparecer en los resultados de Bing.
La compañía también prevé sustituir los controles NoArchive y NoCache para estos usos. Quienes los utilicen deberán revisar su guía de transición, que establece pasos antes del 1 de marzo de 2027.
No borra lo que un modelo aprendió antes
El borrador vincula las preferencias al archivo robots.txt vigente cuando se recupera el contenido. No describe un procedimiento para deshacer entrenamientos previos ni eliminar información de los parámetros de modelos ya existentes.
Por tanto, añadir la señal no equivale a enviar una orden de borrado retroactivo. Son problemas distintos y requieren mecanismos diferentes.
Una preferencia compartida no es un candado
Robots.txt no exige una contraseña ni impide físicamente descargar una página pública. Su utilidad depende de que los sistemas que acceden al sitio interpreten y respeten las instrucciones.
OpenAI presenta esta coordinación como una iniciativa voluntaria. Eso no permite concluir que desaparezcan las obligaciones legales o los derechos sobre el contenido: el mecanismo técnico y las cuestiones jurídicas pertenecen a planos diferentes.
También sería incorrecto interpretar la ausencia de esta señal como una licencia universal. En el borrador significa que no se ha expresado una preferencia mediante ese mecanismo concreto.
Qué significa para un medio o un blog independiente
La ventaja potencial es administrativa: comunicar una decisión común podría requerir menos mantenimiento que seguir por separado los controles de cada empresa.
Pero antes de cambiar la configuración conviene definir el objetivo. Rechazar entrenamiento, reducir tráfico automatizado y conservar presencia en respuestas con enlaces son decisiones relacionadas, aunque no equivalentes.
Para un medio digital, una revisión práctica debería identificar las reglas actuales, comprobar qué servicios cubren y contrastarlas con la documentación vigente de cada proveedor.
El avance consiste en acercar a varias empresas a un lenguaje común. Su valor real dependerá de cuándo lo implementen, cómo resuelvan las diferencias entre controles y qué información ofrezcan a quienes publican en la web.
Fuentes y documentación
- IETF: borrador Machine-Readable Training Preference Signal.
- Google Search Central: apoyo a un control compartido de entrenamiento.
- Microsoft Bing: preferencias de entrenamiento, grounding y calendario de transición.
- OpenAI: compromiso de adopción y continuidad de los controles existentes.
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