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El modelo implica que quienes necesitan peticiones masivas pagan una contraprestación.
(Wikipedia) Ante la caída en el tráfico de lectores humanos y el aumento de las consultas automatizadas provenientes de sistemas de inteligencia artificial, la Fundación Wikimedia ha lanzado un plan para proteger la sostenibilidad y la calidad del conocimiento libre.
Su mensaje central es claro: las empresas que desarrollan modelos generativos o APIs deben utilizar canales oficiales y responsables a la hora de acceder a los datos, especialmente mediante el servicio Wikimedia Enterprise, evitando así la sobrecarga de los servidores públicos y garantizando una compensación justa a quienes construyen y editan los contenidos.
Wikimedia Enterprise es la solución propuesta por la Fundación para gestionar el acceso masivo y a gran escala a su contenido. Lejos de restringir o “cerrar” la web, se trata de canalizar fenómenos como el scraping y las millones de extracciones diarias hacia una API de pago, pensada específicamente para soportar el tráfico de grandes compañías de IA, buscadores y servicios digitales.
La Fundación Wikimedia ha confirmado una reducción del 8% interanual en visitas humanas.
(Wikipedia) Utilizar esta API asegura que los datos sean servidos de manera fiable, sin saturar la infraestructura y permitiendo que la comunidad editorial continúe su tarea diaria.
El modelo implica que quienes necesitan peticiones masivas pagan una contraprestación, lo que ayuda a financiar servidores, herramientas y al propio ecosistema colaborativo que da forma y cuida la calidad de los contenidos. Al mismo tiempo, la API de Wikimedia Enterprise promueve la transparencia: obliga a adjudicar la fuente de información y a devolver tráfico a los artículos originales.
La Fundación Wikimedia ha confirmado una reducción del 8% interanual en visitas humanas, un fenómeno atribuido en parte al auge de sistemas de IA que consumen la información de Wikipedia. El problema no es solo técnico, sino también social: menos lectores significan menos editores y menos donaciones, lo que pone en riesgo el ciclo de creación y sostén del conocimiento abierto.
Lejos de restringir o “cerrar” la web, se trata de canalizar fenómenos como el scraping.
(Captura Wikipedia)Los sistemas mejorados de detección identificaron picos de tráfico anómalo originados por bots que intentan simular el comportamiento de usuarios reales para evadir restricciones.
Las directrices para desarrolladores de IA incluyen la obligación de citar correctamente las fuentes, dar crédito a los colaboradores humanos y respetar las licencias. Se recomienda enlazar siempre a los artículos originales y animar a la participación en la comunidad de Wikipedia.
Además, es esencial no utilizar técnicas agresivas de scraping ni extraer datos sin un acuerdo previo o sin reconocer abiertamente la procedencia y vigencia del contenido.
Se aconseja a los desarrolladores de Wikipedia estimar el uso y recurrir al canal de pago si es masivo.
(Imagen ilustrativa Infobae)El modelo Wikimedia Enterprise se plantea como el mecanismo ideal para sostener la infraestructura y la comunidad, frente a una escalada de tráfico que de otro modo resultaría inviable. Evitar sobrecargar los servidores públicos y garantizar la trazabilidad y calidad de los datos beneficia tanto a los usuarios como a las empresas de IA, que obtienen información fiable y actualizada.
Para los desarrolladores interesados en trabajar con Wikipedia, el llamado es a estimar el volumen y la frecuencia de uso, acudir al canal de pago si hacen uso masivo, acreditar cuidadosamente las fuentes y animar a los usuarios a visitar y participar en la fuente original.
Un ecosistema de IA y conocimiento abierto solo puede prosperar si se basa en la transparencia, el respeto a la comunidad editorial y la recuperación de visitas e implicación humana.
La Fundación Wikimedia ha optado por estrategias técnicas y comunitarias antes que amenazas, mejorando sus sistemas de detección y defendiendo reglas claras de juego para quienes usan su contenido. El mensaje final apela a la corresponsabilidad: si usas Wikipedia, retribuye a la fuente, promueve la transparencia y construye una cadena de conocimiento fiable.
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