Cómo la IA está transformando la búsqueda y navegación en Internet

Las tecnologías de IA están transformando rápidamente la forma en que encontramos información en línea. Desde los fundamentos del SEO hasta la aparición de chatbots de IA y la búsqueda multimodal, todo el ecosistema de búsqueda está evolucionando. Este informe ofrece una visión general completa de estos cambios, organizada por temas clave:

1. SEO en la era de la IA

La Optimización para Motores de Búsqueda (SEO) se está adaptando a un mundo donde la IA desempeña un papel central en los resultados de búsqueda. El SEO tradicional se centraba en palabras clave y enlaces, pero los algoritmos de búsqueda impulsados por IA modernos priorizan la comprensión de la intención del usuario y la provisión de respuestas directas. Por ejemplo, el uso de modelos de IA de Google implica que la búsqueda puede captar el contexto de las consultas y relacionarlas con resultados significativos, en lugar de solo palabras clave blog.google. En la práctica, esto permite que los usuarios busquen en un lenguaje más natural y aun así obtengan respuestas relevantes. Google señaló que BERT (un modelo de PLN) le ayudó a interpretar mejor aproximadamente 1 de cada 10 consultas en inglés, especialmente aquellas más largas y conversacionales blog.google blog.google.

Un cambio importante es el auge de las búsquedas “sin clic” y las respuestas generadas por IA en la parte superior de los resultados de búsqueda. Tanto Google como Bing ahora suelen mostrar un resumen generado por IA (extraído de múltiples sitios web) antes de la lista tradicional de enlaces. Estos resúmenes de IA están cambiando significativamente la estrategia de SEO. Un estudio reciente mostró que para mayo de 2025, casi la mitad de todas las búsquedas en Google (49%) incluían un resumen de IA en la parte superior, frente a solo el 25% a finales de 2024 xponent21.com xponent21.com. Estos resúmenes suelen incluir una respuesta concisa con algunos enlaces de origen, ocupando un espacio destacado en pantalla. Como resultado, posicionarse como “#1” en el sentido tradicional ya no garantiza visibilidad: el contenido que no es seleccionado por el resumen de IA puede ser completamente ignorado xponent21.com. En resumen, el éxito en la búsqueda con IA depende de cuán bien tu contenido se alinea con la manera en que los modelos de IA comprenden la relevancia, la intención del usuario y la autoridad xponent21.com.

Cambios en la estrategia SEO: Para seguir siendo visibles, los propietarios de sitios web están ajustando sus tácticas. El énfasis ahora está en producir contenido de alta calidad y autoridad que los algoritmos de IA consideren confiable beepartners.vc. Los marketers están utilizando datos estructurados (schema markup) y optimizando para los fragmentos destacados, ya que la IA suele basarse en este tipo de contenido para sus resúmenes beepartners.vc beepartners.vc. También se enfocan en las señales de E-E-A-T (Experiencia, Pericia, Autoridad y Confiabilidad) para asegurarse de que la IA considere su contenido como creíble beepartners.vc. Otra táctica es escribir en un formato conciso de preguntas y respuestas, haciendo el contenido amigable para los snippets para que el resumen de IA pueda incluirlo beepartners.vc. Estos pasos se alinean con las recomendaciones de Google de que “el contenido debe atraer tanto a los algoritmos de IA como a los lectores humanos, equilibrando la optimización técnica con un compromiso auténtico” seoteric.com seoteric.com.

Impacto de la IA en los clics: Las respuestas de IA ofrecen a los usuarios lo que necesitan de inmediato, lo que implica menos clics hacia los sitios web. A principios de 2025, un análisis encontró que cuando está presente el resumen de IA de Google, la tasa de clics en el primer resultado orgánico cae aproximadamente un 34.5%, y el 77% de esas consultas no generan ningún clic en ningún resultado adweek.com. Esto supone un cambio profundo con respecto al pasado, cuando la mayoría de las búsquedas llevaban al usuario a hacer clic en un enlace. Por ello, las estrategias SEO deben considerar la visibilidad de la marca dentro de la propia respuesta de IA y encontrar nuevas formas de atraer tráfico (como contenido más atractivo o canales alternativos).

En resumen, la IA está llevando al SEO a ser más holístico y enfocado en la calidad. El antiguo modelo de simplemente posicionar una página está dando paso a un enfoque donde el objetivo es aparecer dentro de una respuesta curada por IA. Las marcas que se adaptan proporcionando contenido realmente útil y bien estructurado tienen más probabilidades de ser seleccionadas por la IA y, por tanto, ser descubiertas por los usuarios xponent21.com xponent21.com.

2. Herramientas y plataformas de búsqueda impulsadas por IA

Junto con los cambios en los motores de búsqueda tradicionales, hemos visto el surgimiento de herramientas de búsqueda basadas en IA que permiten a los usuarios consultar información de nuevas maneras. Ejemplos destacados incluyen ChatGPT, Perplexity, Gemini/Bard de Google y Copilot/Bing Chat de Microsoft. Cada uno ofrece una experiencia distinta de búsqueda asistida por IA:

ChatGPT (OpenAI): Originalmente diseñado como una IA conversacional general, ChatGPT adquirió la capacidad de navegar por la web y utilizar plugins para obtener información en tiempo real. Muchos usuarios ahora lo emplean como un asistente de búsqueda haciendo preguntas en lenguaje natural y recibiendo una sola respuesta sintetizada. ChatGPT puede verse como una alternativa a los motores de búsqueda para consultas complejas o investigación, aunque por defecto no cita fuentes a menos que se utilicen plugins especiales. Su popularidad se disparó: las visitas a ChatGPT crecieron más de un 180% a inicios de 2024, lo que demuestra que millones recurren a él para búsquedas de información adweek.com. Sin embargo, en 2024 apenas gestionaba una pequeña fracción del volumen total de búsquedas (en el orden del 2–3% de lo que maneja Google) onelittleweb.com, debido a la enorme escala de los motores de búsqueda tradicionales.
Perplexity Ask: Perplexity.ai es un ejemplo de un motor de búsqueda nativo de IA. Usa un modelo de lenguaje grande para responder las preguntas del usuario pero, crucialmente, proporciona citas de los sitios web de origen para cada parte de su respuesta. Perplexity combina eficazmente una búsqueda web con un resumen de IA, lo que puede aumentar la confianza del usuario. Su uso ha crecido en paralelo al auge de ChatGPT adweek.com. El enfoque de Perplexity de entregar respuestas con fuentes referenciadas ha influido en cómo los motores de búsqueda tradicionales muestran resultados de IA (por ejemplo, los resúmenes de Bing y Google también enlazan a fuentes).
Google Search (Bard y Gemini): Google ha incorporado IA generativa en su buscador mediante lo que llama la Experiencia Generativa de Búsqueda. Su chatbot Bard (alimentado inicialmente por el modelo PaLM 2 y previsto para usar el más avanzado Gemini) está disponible como herramienta independiente y se está integrando con Google Assistant analyticsvidhya.com. De manera más visible, los resúmenes de IA de Google aparecen en las páginas de resultados: son resúmenes escritos por IA que “combinan información de múltiples sitios web confiables” y presentan una respuesta unificada beepartners.vc. Estas síntesis se basan en el modelo LLM Gemini de Google beepartners.vc. Google también lanzó el “Modo IA” en la Búsqueda, una interfaz de búsqueda conversacional. En el Modo IA, los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento, obtener resultados multimodales (por ejemplo, subir una imagen y consultarla) y, en general, mantener un diálogo interactivo con el buscador de Google xponent21.com blog.google. Esto transforma la búsqueda de un proceso de escribir y hacer clic en una conversación más rica. Google informa que las consultas en Modo IA tienden a ser el doble de largas que las tradicionales, ya que la gente pregunta con más detalle blog.google.
Bing (Microsoft Copilot): La búsqueda de Bing en Microsoft ha sido mejorada con el modelo GPT-4 de OpenAI, bajo la marca Bing Chat Copilot. Esta IA está integrada en el navegador Edge y en Windows 11, actuando como “copiloto de la web”. En la interfaz de búsqueda de Bing, Copilot puede generar una respuesta fácil de leer en la parte superior de los resultados, con fuentes citadas, para que el usuario no tenga que buscar en múltiples páginas microsoft.com. También soporta chat interactivo: el usuario puede refinar su búsqueda con preguntas de seguimiento en lenguaje natural y la IA recuerda el contexto. Microsoft está extendiendo este concepto de copiloto a todos sus productos (Windows, Office, etc.), anticipando que la búsqueda web y las tareas de productividad personal se mezclarán mediante la asistencia de la IA.

En resumen, las herramientas de búsqueda con IA hacen que la búsqueda sea más conversacional e intuitiva. Permiten que los usuarios pregunten en lenguaje sencillo y, a menudo, ofrecen una sola respuesta consolidada (en lugar de una lista de enlaces), con contexto y, a veces, con referencias. La siguiente tabla compara algunas de estas plataformas de búsqueda con IA y sus características principales:

Herramienta de Búsqueda con IA	Proveedor	Características y Enfoque
ChatGPT (con navegación)	OpenAI	Chatbot LLM de propósito general utilizado para preguntas y respuestas. Con el plugin de navegación, puede buscar en la web y resumir los hallazgos. Sin embargo, las respuestas no se citan automáticamente a las fuentes. Se usa a menudo para preguntas complejas o lluvias de ideas.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Motor de búsqueda impulsado por IA que proporciona respuestas directas con citas. Utiliza un LLM para interpretar consultas y resultados web en tiempo real para generar una respuesta concisa y fundamentada adweek.com. Hace hincapié en respuestas confiables vinculando a los sitios de apoyo.
Google (Bard y Búsqueda con IA)	Google	Integración de IA generativa en la Búsqueda. Bard es el chatbot de Google (similar a ChatGPT) para consultas conversacionales. En la Búsqueda, los Resúmenes IA de Google utilizan su LLM Gemini para compilar respuestas de múltiples sitios beepartners.vc. El nuevo Modo IA de Google ofrece una experiencia de búsqueda completamente conversacional (con seguimientos e incluso consultas basadas en imágenes) y entrega respuestas sintetizadas en la parte superior de la página xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	La búsqueda de Bing potenciada por GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot puede responder consultas en una interfaz de chat junto con los resultados de búsqueda, a menudo presentando un resumen con referencias. Permite refinar consultas de manera interactiva y está integrado en el navegador Edge. Microsoft lo promociona como un asistente de IA que proporciona “respuestas claras justo en la parte superior” de los resultados microsoft.com, integrando la búsqueda web con un diálogo útil.

Impacto en los usuarios: Estas herramientas significan que los usuarios tienen más opciones sobre cómo buscar. En vez de formular la cadena de palabras clave perfecta, uno puede hacer una pregunta completa y obtener una explicación inmediata. Esto es especialmente útil para consultas exploratorias (por ejemplo, planificar un viaje o aprender un concepto) donde un diálogo interactivo puede clarificar las necesidades. Es revelador que Google descubrió que los usuarios que prueban el resumen/conversación con IA tienden a hacer más preguntas de seguimiento y exploran más a fondo, incrementando su participación general en la búsqueda business.google.com business.google.com. Al mismo tiempo, la disponibilidad de preguntas y respuestas directas de ChatGPT y otras ha erosionado ligeramente el monopolio de los motores de búsqueda tradicionales: por primera vez, una porción notable de consultas informativas ocurre fuera de Google. (Esa porción sigue siendo pequeña; por ejemplo, de abril de 2024 a marzo de 2025, los 10 principales chatbots de IA vieron colectivamente ~55 mil millones de visitas frente a 1.86 billones de visitas a los 10 principales motores de búsqueda onelittleweb.com. En otras palabras, los chatbots representaron aproximadamente 1/34 del volumen de búsqueda; están creciendo rápido, pero aún no reemplazan la búsqueda onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Búsqueda en Lenguaje Natural y Procesamiento de Consultas

Uno de los impactos más profundos de la IA en la búsqueda es la capacidad de los usuarios de buscar en lenguaje natural y conversacional, y que el sistema realmente entienda su intención. Históricamente, los usuarios a menudo tenían que usar consultas cortas basadas en palabras clave (a veces en broma llamado “keyword-ese”) para obtener buenos resultados blog.google. Eso está cambiando. Los motores de búsqueda modernos emplean avanzados modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), como BERT y MUM de Google, y varios modelos basados en transformadores para analizar las consultas en contexto. Esto significa que el motor analiza la frase completa, no solo palabras aisladas, para averiguar lo que realmente quieres.

Por ejemplo, Google ilustró cómo BERT le ayudó a interpretar la consulta “2019 brazil traveler to usa need a visa.” Antes de la IA, Google podría pasar por alto la importancia de la palabra “to” y mostrar resultados sobre viajeros estadounidenses a Brasil. Con la comprensión contextual de BERT, Google entendió correctamente esta consulta como un brasileño viajando a EE. UU. y devolvió la información relevante blog.google. En general, los modelos de IA consideran palabras vacías y preposiciones (“to”, “for”, etc.) que antes se ignoraban pero que pueden cambiar drásticamente el significado blog.google. Esto produce resultados mucho más precisos para consultas largas y conversacionales.

Desde la perspectiva del usuario, la búsqueda se está volviendo más como hablar con un asistente experto. Las personas pueden formular consultas como preguntas completas o descripciones de un problema. El sistema de búsqueda, impulsado por NLP, interpretará los matices. De hecho, desde 2020 Google ha aplicado modelos lingüísticos de IA a prácticamente todas las consultas en inglés para captar mejor la intención reddit.com. También es la razón por la que funciones como la búsqueda por voz (utilizar la voz para preguntar algo) se han vuelto viables: la IA puede tomar una pregunta hablada y formulada de manera natural y manejarla igual que una escrita.

Consultas Conversacionales: La IA también ha permitido conversaciones de varios turnos como una forma de buscar. Con herramientas como Bing Chat o el Modo IA de Google, puedes hacer una pregunta, obtener una respuesta y luego un seguimiento como “¿Qué hay del próximo fin de semana?” o “Explícalo en términos más simples”, y el sistema recuerda el contexto. Esto supone un gran cambio en el procesamiento de consultas. La IA mantiene una especie de estado de diálogo, algo que los motores de búsqueda antiguos no hacían. Por ejemplo, Bing Copilot de Microsoft fomenta las preguntas de seguimiento e incluso proporciona indicaciones sugeridas para continuar la exploración microsoft.com microsoft.com. El resultado es que la búsqueda ya no es una sola consulta aislada: puede ser un proceso iterativo que se siente como hablar con un experto. Como lo describe Microsoft: “Copilot Search se adapta a tus necesidades… permitiendo a los usuarios interactuar de una manera más conversacional, similar a un diálogo interactivo con un experto.” microsoft.com.

Ventajas de la búsqueda en lenguaje natural: Este cambio reduce enormemente la barrera para encontrar información. Las personas no necesitan conocer operadores de búsqueda avanzados ni palabras clave exactas. Pueden preguntar “¿Cómo arreglo un grifo que gotea y no deja de gotear?” o “¿Cuáles son algunos buenos restaurantes Michelin 3 estrellas en París y por qué son únicos?”, consultas complejas que la IA puede descomponer y entender. En segundo plano, el motor de búsqueda podría estar realizando múltiples búsquedas por ti (por ejemplo, el Modo IA de Google usa una técnica de “distribución de consultas” para generar muchas subconsultas detrás de escena blog.google), pero desde el punto de vista del usuario, es solo una pregunta fluida.

La capacidad de lenguaje natural también se relaciona con la búsqueda por voz y los asistentes virtuales, sobre lo cual hablaremos más adelante. Es la misma idea: si le preguntas algo a tu altavoz inteligente, esperas que interprete la pregunta y dé una respuesta útil. Gracias a las mejoras en el PLN, las consultas por voz se responden con mucha más precisión que hace unos años, y esto ha impulsado su adopción (aproximadamente el 20% de los usuarios de Internet a nivel mundial usa la búsqueda por voz en 2023–2024, una cifra que se ha estabilizado tras un crecimiento inicial yaguara.co).

En resumen, el PLN potenciado por IA ha hecho que los motores de búsqueda sean mucho mejores para comprender la semántica de las consultas. Los usuarios pueden buscar de manera más natural y obtener resultados que reflejan la verdadera intención de su pregunta, en lugar de solo coincidir palabras clave. Ha convertido la búsqueda en una experiencia más conversacional e intuitiva, preparando el terreno para las interacciones por voz y chat que se están haciendo comunes.

4. Búsqueda Visual, por Voz y Multimodal

Más allá del texto, la IA está permitiendo la búsqueda a través de imágenes, audio y otras modalidades. La búsqueda moderna no se limita al clásico cuadro de texto: ahora puedes buscar apuntando tu cámara a algo o diciendo una pregunta en voz alta. Estas tecnologías de búsqueda multimodal han avanzado rápidamente:

Búsqueda Visual: El reconocimiento de imágenes impulsado por IA ha hecho posible la búsqueda mediante imágenes o la entrada de la cámara. Herramientas como Google Lens y Bing Visual Search permiten a los usuarios identificar objetos, traducir texto en imágenes, encontrar productos y más, simplemente tomando una foto. La búsqueda visual convierte tu cámara en una consulta de búsqueda. Por detrás, los modelos de visión computarizada analizan la imagen para detectar objetos, texto o lugares emblemáticos, y luego el sistema busca coincidencias o información relacionada en línea. Esto se ha vuelto extremadamente popular: Google Lens ahora se utiliza para más de 20 mil millones de búsquedas visuales al mes business.google.com. La gente lo usa para todo, desde identificar una planta o insecto, hasta escanear el menú de un restaurante para ver reseñas o comprar (por ejemplo, tomar una foto de una chaqueta que te gusta y buscar dónde comprarla). Google señaló que 1 de cada 4 búsquedas con Lens está relacionada con compras, lo que muestra la importancia comercial de la búsqueda visual business.google.com. Las mejoras de la IA permiten que Lens no solo identifique un objeto, sino que comprenda escenas completas. En 2025, Google anunció la búsqueda por IA multimodal en su Modo IA: puedes subir una imagen y luego hacerle preguntas sobre esa imagen; esencialmente combinando visión y comprensión del lenguaje. La IA (con el modelo Gemini) puede comprender “toda la escena, incluidas las relaciones de los objetos, materiales y formas” y responder preguntas, proporcionando enlaces relevantes para obtener más información blog.google blog.google. Por ejemplo, podrías mostrar una foto de un tablero de ajedrez y preguntar: “¿Es esta una buena apertura?” y obtener una respuesta informada analizando la imagen.
Búsqueda por Voz: La búsqueda activada por voz se ha vuelto común gracias a la capacidad de la IA para el reconocimiento de voz y la comprensión del lenguaje natural. Los asistentes en teléfonos inteligentes (Google Assistant, Siri) y altavoces inteligentes (Amazon Echo/Alexa, etc.) permiten a los usuarios realizar consultas con la voz. En 2024, aproximadamente el 20–21% de las personas usan regularmente la búsqueda por voz (al menos semanalmente) yaguara.co yaguara.co, y ese número es aún mayor en dispositivos móviles (más de una cuarta parte de los usuarios móviles la usan). Las personas suelen usar la búsqueda por voz para consultas rápidas y en movimiento – por ejemplo, pedir direcciones, actualizaciones del clima o preguntas simples de conocimiento – y para búsquedas locales (“Buscar una cafetería cercana”). La IA juega un doble papel aquí: primero convierte la voz a texto (utilizando modelos avanzados de reconocimiento de voz), y luego procesa el lenguaje de la consulta como se explicó anteriormente. El impacto de la voz es que las consultas tienden a ser más largas y conversacionales (Google observó que “el 80% de las búsquedas por voz son de naturaleza conversacional”, es decir, suenan como preguntas o comandos completos). Esto desafía a los motores de búsqueda a responder de la misma manera – a menudo leyendo una respuesta en voz alta. Por ejemplo, si le preguntas a un asistente por voz “¿Cuál es la capital de Brasil?”, utiliza IA para obtener la respuesta y luego una IA de texto a voz para responder: “La capital de Brasil es Brasilia.” La búsqueda por voz ha llevado a los proveedores de búsqueda a asegurarse de que sus resultados estén formateados como respuestas directas (a menudo usando fragmentos destacados/datos del grafo de conocimiento). Según un estudio, los fragmentos destacados constituyen aproximadamente el 41% de los resultados de búsquedas por voz, porque el asistente prefiere leer una respuesta concisa yaguara.co. La IA también está mejorando la calidad de las interacciones por voz; los asistentes son cada vez mejores en el contexto de seguimiento (por ejemplo, puedes preguntar “¿Quién dirigió Inception?” y después “¿Qué otras películas ha dirigido él?” y el asistente sabe que él se refiere a Christopher Nolan).
Búsqueda Multimodal y Ambiental: Ahora estamos entrando en una era donde la búsqueda puede recibir entradas mixtas – texto, voz e imágenes – y proporcionar resultados que también podrían ser multimodales. La función “multibúsqueda” de Google, lanzada en 2022, permite a los usuarios combinar imagen y texto en una sola consulta (por ejemplo, tomar una foto de un vestido y añadir “color rojo” para encontrar ese vestido en rojo) econsultancy.com. Esto es posible gracias a la IA que conecta los datos visuales con el lenguaje. Más ampliamente, está surgiendo el concepto de búsqueda ambiental: es cuando la búsqueda está integrada de manera imperceptible en nuestro entorno o rutinas, a veces anticipando lo que podríamos necesitar. Por ejemplo, con gafas de realidad aumentada podrías ver información que aparece sobre monumentos que estás mirando, o tu teléfono podría mostrarte de forma proactiva información relevante sobre tu calendario, viajes o lugares cercanos sin que lo busques explícitamente. Es una extensión de las capacidades multimodales junto con conciencia del contexto. La visión de Google aquí, como expresó uno de sus vicepresidentes, es que la búsqueda se vuelva ambiental – “accesible en cualquier momento y lugar, sin indicaciones explícitas”, como si tuvieras un amigo omnipresente que lo sabe todo 1950.ai. Ya vemos señales tempranas: las funciones Live y Lens de Google pueden ahora conversarse en tiempo real sobre lo que ve tu cámara (hacer preguntas sobre una escena en vivo) blog.google, y los asistentes pueden utilizar contexto como ubicación o tus correos electrónicos (si lo permites) para adaptar las respuestas (por ejemplo, sugerir cosas que hacer en tu viaje basándose en el correo de confirmación de tu vuelo blog.google).

El efecto neto de la búsqueda visual, por voz y multimodal es una experiencia de usuario más intuitiva. Ya no estás limitado a escribir palabras. Si ves algo, puedes buscarlo. Si estás ocupado o conduciendo, puedes simplemente preguntar en voz alta. Si necesitas información dentro de una foto o video, la IA puede recuperarla. Esto reduce la fricción y abre la búsqueda a muchas situaciones donde escribir no es conveniente (de ahí que las búsquedas por voz y con cámara se usen mucho en el móvil). Las empresas se están adaptando asegurándose de que su contenido sea amigable para multimedia; por ejemplo, usando texto alternativo descriptivo en las imágenes (para que la IA pueda interpretarlas) y asegurando que su información esté presente en los grafos de conocimiento para que los asistentes de voz puedan encontrarla.

5. Personalización y Motores de Recomendación Impulsados por IA

La búsqueda y el descubrimiento son cada vez más personalizados, gracias a que la IA analiza grandes cantidades de datos de usuarios para personalizar los resultados y recomendaciones. La personalización en este contexto significa que dos personas pueden ver resultados diferentes para la misma consulta, o recibir recomendaciones de contenido distintas, según sus intereses, ubicación, comportamiento pasado y otros factores. La IA es el motor que toma estas decisiones, aprendiendo de los patrones en los datos.

Personalización de Búsquedas: Durante muchos años Google ha realizado una personalización ligera (como priorizar resultados locales o usar tu historial de búsquedas para sugerencias). La IA está llevando esto mucho más lejos. Por ejemplo, las próximas mejoras de Google para la búsqueda con IA permitirán a los usuarios optar por contexto personal, donde la IA puede incorporar datos de tus búsquedas pasadas e incluso de otras apps tuyas (como Gmail, con permiso) para dar respuestas personalizadas blog.google. Si buscas “eventos este fin de semana” y diste acceso a tu email y ubicación, la IA podría devolverte sugerencias muy personalizadas: por ejemplo, “Hay un festival de música a 5 millas y un restaurante que reservaste antes está cerca y tiene un concierto al aire libre el sábado.” Eso lo ejemplificó Google: “El Modo IA puede mostrarte restaurantes con terraza según tus reservas y búsquedas anteriores, y sugerir eventos cerca de donde te hospedas (a partir de tus confirmaciones de vuelo y hotel).” blog.google. Todo esto ocurre de forma privada en tu cuenta, y Google enfatiza que está bajo control del usuario (debes dar tu consentimiento y puedes desconectar el enlace de datos en cualquier momento) blog.google blog.google.

Aun sin una integración tan profunda, la IA está ajustando constantemente lo que ves. Los motores de recomendación en plataformas (piensa en las sugerencias de videos de YouTube, las recomendaciones de series de Netflix o los artículos en tu feed de noticias de Google Discover) son ejemplos clásicos. Estos usan modelos de aprendizaje automático para predecir con qué contenido es probable que interactúe el usuario a continuación. Analizan tu comportamiento pasado (videos vistos, enlaces clicados, tiempo dedicado, etc.) y comparan con patrones de millones de otros para mostrarte contenido que probablemente te interese. La IA permite que estos sistemas descubran patrones sutiles; por ejemplo, puede aprender que las personas que leen los artículos A y B también suelen disfrutar el artículo C, y por eso recomendar C a alguien que ya leyó A y B. Este filtrado colaborativo a gran escala no sería posible sin IA procesando los datos.

Beneficios: La personalización significa que a menudo obtienes resultados más relevantes para ti. Si siempre buscas recetas vegetarianas, una búsqueda potenciada por IA podría clasificar el contenido vegetariano más alto al aprender tu preferencia. Si habitualmente haces clic en una fuente de noticias determinada, un motor de recomendación podría mostrarte más contenido de esa fuente. El comercio electrónico utiliza enormemente los recomendadores de IA: las sugerencias de Amazon como “También te puede interesar” o “Frecuentemente comprados juntos” son impulsadas por IA, al igual que el orden de los productos que se te muestran. De hecho, empresas como Amazon están aprovechando la IA generativa para personalizar descripciones de productos y recomendaciones al instante (por ejemplo, resaltando diferentes características de productos según lo que la IA crea que le importa a un determinado segmento de usuarios) aboutamazon.com.

Riesgos y consideraciones: Si bien la personalización puede mejorar la experiencia del usuario, plantea preocupaciones. Una es el efecto de “burbuja de filtros”: si una IA siempre te muestra contenido similar al que ya consumes, podrías no estar expuesto a perspectivas diversas o información nueva. Por ejemplo, un feed de noticias personalizado podría reforzar inadvertidamente el sesgo político de alguien al mostrar principalmente artículos con los que está de acuerdo. Las plataformas son conscientes de esto e intentan equilibrar la relevancia con la variedad, pero sigue siendo un reto ético en curso. Otra preocupación es la privacidad: la personalización depende de recolectar y analizar datos personales. Tanto los usuarios como los reguladores están haciendo preguntas como: ¿Qué datos se están utilizando? ¿Se obtiene consentimiento? ¿Qué tan seguro se almacena? Hablaremos más sobre privacidad en la próxima sección.

Desde una perspectiva empresarial, la personalización es poderosa. Aumenta el compromiso (las personas tienen más probabilidades de hacer clic en cosas adaptadas a ellas) y puede mejorar las tasas de conversión (en compras, recomendar el producto “adecuado” puede conducir a una venta). Existe toda una industria de servicios de Recommendations AI (por ejemplo, Google Cloud ofrece un servicio de Recommendation AI para minoristas). Estos modelos de IA refinan continuamente sus sugerencias utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo: “aprenden” si hiciste clic en una sugerencia o la ignoraste, mejorando con el tiempo.

Personalización en tiempo real y predictiva: Una tendencia más reciente es que la IA intente predecir necesidades incluso antes de una consulta. Por ejemplo, tu teléfono podría mostrarte el “tiempo estimado de viaje a casa” alrededor de las 5 p.m. sin que lo pidas, porque sabe que normalmente vas a casa a esa hora; esta es una forma simple de personalización ambiental. O Google Discover podría mostrarte temas relacionados con algo que buscaste recientemente, asumiendo que te interesa. Estas funciones predictivas desdibujan la línea entre búsqueda y recomendación: la IA está, esencialmente, buscando por ti según tu contexto personal.

En resumen, la personalización impulsada por IA significa que la experiencia web es cada vez más única para cada usuario. Los resultados de búsqueda, las recomendaciones y los feeds de contenido se filtran a través de modelos de IA que aprenden de nuestro comportamiento. El objetivo es hacer que el descubrimiento sea más eficiente: pasas menos tiempo filtrando información irrelevante y más tiempo en asuntos que te interesan. El lado negativo es asegurarse de que esto se haga de manera transparente y justa, sin violar la privacidad ni crear cámaras de eco: desafíos que la sociedad está tratando activamente de abordar.

6. IA en el filtrado, clasificación e interpretación de resultados web

La IA desempeña un papel crucial detrás de escena en cómo los motores de búsqueda filtran el spam, clasifican los mejores resultados e incluso interpretan lo que esos resultados significan para los usuarios. Estas funciones son menos visibles para los usuarios, pero son esenciales para ofrecer resultados de búsqueda de calidad.

Filtrado y reducción de spam: Los motores de búsqueda modernos usan sistemas basados en IA para detectar contenido de baja calidad o malicioso y evitar que aparezca en los resultados. El SpamBrain propietario de Google es un sistema de IA diseñado para identificar sitios web de spam, contenido fraudulento y otros “basura” que los usuarios no deberían ver developers.google.com. Utiliza aprendizaje automático para reconocer patrones de spam (por ejemplo, granjas de enlaces o texto sin sentido generado automáticamente) de manera mucho más eficaz que las reglas manuales. Según Google, los avances de SpamBrain han ayudado a mantener más del 99% de las búsquedas en Google libres de spam developers.google.com. Solo en 2022, SpamBrain detectó 200 veces más sitios de spam que cuando comenzó en 2018 seroundtable.com. Esto significa que cuando buscas, probablemente la IA ya ha filtrado una enorme cantidad de basura, asegurando que los resultados que obtienes provienen de sitios legítimos y relevantes. De manera similar, la IA ayuda a filtrar contenido inapropiado (como violencia, odio o contenido para adultos) de las sugerencias o resultados de búsqueda, haciendo cumplir políticas y leyes locales.

Algoritmos de clasificación: Decidir qué resultados aparecen primero es una tarea compleja adecuada para la IA. El algoritmo de clasificación de Google, por ejemplo, incorpora señales de aprendizaje automático, como RankBrain, introducido en 2015, que utiliza IA para ajustar la clasificación según cómo interactúan los usuarios con los resultados (aprende qué resultados parecen satisfacer a los usuarios) y para emparejar mejor los resultados con consultas ambiguas. Más tarde, se integraron Neural Matching y BERT para ayudar al motor a conectar términos conceptualmente relacionados y entender el contexto. Para 2020, Google dijo que BERT se utilizaba en casi todas las consultas en inglés para ayudar con la clasificación y la relevancia reddit.com. Esto significa que cuando buscas, una IA no solo está encontrando páginas con las palabras clave exactas que escribiste, sino también páginas que responden semánticamente a tu pregunta. Por ejemplo, si buscas “mejor manera de aprender guitarra rápido”, ninguna de esas palabras es “practica escalas diariamente”, pero un motor informado por IA sabe que una página que dice “practica escalas diariamente” puede ser un buen resultado porque entiende que ese es un consejo para aprender guitarra rápido.

El uso de redes neuronales en la clasificación también ayuda con cosas como entender sinónimos o el tema general de una página. Si una página no contiene una palabra clave exacta, pero claramente aborda la intención de la consulta, la IA puede ayudar a elevarla. Esto da como resultado resultados de búsqueda más útiles.

Interpretación y resumen de resultados: Un papel emergente de la IA no es solo recuperar y clasificar resultados, sino también interpretarlos para el usuario. Esto se ve en la generación de fragmentos enriquecidos o respuestas directas. Por ejemplo, si buscas una pregunta factual, Google podría mostrar un fragmento que responde directamente. Tradicionalmente ese fragmento era solo un extracto exacto de una página web. Ahora, con la IA generativa, el motor de búsqueda puede producir una respuesta sintetizada (como se ha discutido, los AI Overviews). Al hacerlo, está interpretando múltiples resultados y combinando su información.

Sin embargo, esta interpretación viene con desafíos. Los modelos grandes de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) son propensos a la alucinación: a veces generan información que suena plausible pero es falsa o no está respaldada directamente por fuentes. En el contexto de la búsqueda, esto puede llevar a que los resúmenes de IA incluyan inadvertidamente errores o tergiversaciones. Un estudio de investigadores del Center for an Informed Public de la Universidad de Washington mostró un ejemplo vívido: al preguntarle a un motor de búsqueda generativo sobre un concepto inventado (“la teoría de los ecos sociales de Jevin”), la IA devolvió, muy confiada, una explicación detallada con citas, pero tanto la explicación como las citas eran inventadas cip.uw.edu. El sistema básicamente “soñó” una respuesta porque el LLM no quería decir que no encontró nada. Como bromeó el experto en IA, Andrej Karpathy: “Un LLM está soñando al 100 % y tiene el problema de alucinación. Un motor de búsqueda está soñando al 0 % y tiene el problema de creatividad.” cip.uw.edu. Es decir, la búsqueda tradicional no inventa información (sólo muestra lo que existe), pero carece de la capacidad de la IA para dar una única respuesta concisa; en cambio, una IA puede producir una respuesta bonita, pero podría inventar hechos si no está bien fundamentada.

Para mitigar esto, los motores de búsqueda están adoptando enfoques híbridos como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). En RAG, antes de que la IA intente responder, realiza una búsqueda neural de documentos relevantes y luego obliga al LLM a basar su respuesta en esos documentos (a menudo incluso citándolos). Este enfoque es utilizado por el chat de Bing y el SGE de Google para mantener las respuestas atadas a contenido real. Esto reduce significativamente las alucinaciones, aunque no por completo. Como señalaron los investigadores de CIP, incluso con documentos recuperados, una IA podría descontextualizar información, por ejemplo, citando algo fuera de contexto o mezclando hechos incorrectamente cip.uw.edu cip.uw.edu. Afinar la IA para resumir y atribuir la información con precisión es un área de desarrollo en curso.

La IA también se utiliza para interpretar la intención del usuario más allá de las palabras de la consulta. Por ejemplo, los sistemas de Google intentan averiguar si tu consulta es sobre comprar algo (intención comercial), si es local (desea resultados cercanos), si es una consulta de noticias, etc., y luego personalizan el diseño de los resultados (mostrando enlaces de compras, un mapa, artículos de noticias, etc., según corresponda). Esta clasificación se realiza con modelos de IA que analizan tanto la consulta como el contexto general del usuario.

En resumen, el papel de la IA en filtrar, clasificar e interpretar los resultados puede verse como el cerebro del motor de búsqueda:

Limpia la entrada (eliminando el spam y el contenido dañino),
ordena las salidas de manera inteligente (poniendo la información más útil y confiable en lo más alto),
y cada vez más explica o resume esos resultados (haciendo que los resultados de búsqueda sean más útiles de inmediato a través de fragmentos o respuestas de IA).

Para los usuarios, esto significa resultados mejores con menos esfuerzo, pero también exige confiar en que la IA maneja la información correctamente. Mantener esa confianza es la razón por la que las empresas actúan con cautela: por ejemplo, Google ha estado implementando gradualmente sus resúmenes generativos y enfatizando que son experimentales, precisamente por estos desafíos de interpretación. La transparencia (como ofrecer enlaces a la fuente) es una solución para que los usuarios puedan verificar las respuestas que brinda la IA microsoft.com microsoft.com. A medida que la IA mejora, podemos esperar filtros aún más inteligentes (por ejemplo, identificar desinformación o información contradictoria), una clasificación más matizada (quizá rankings personalizados según lo que cada usuario encuentre útil) y una interpretación más rica (tal vez la IA resumiendo temas completos o presentando múltiples puntos de vista lado a lado).

7. Impacto de la IA en la Publicidad Digital y la Creación de Contenidos para la Descubribilidad

La llegada de la búsqueda impulsada por IA está sacudiendo la economía de la web, especialmente la publicidad digital (una industria de más de 200 mil millones de dólares construida en gran medida sobre el tráfico de búsqueda) y las formas en que se crea contenido para atraer audiencia.

Publicidad en un mundo de búsqueda impulsada por IA: Los motores de búsqueda como Google tradicionalmente ganan dinero mostrando anuncios junto a los resultados de búsqueda. Si los usuarios hacen clic en esos anuncios, Google obtiene ingresos. Pero ¿qué pasa cuando una IA te da la respuesta directamente? Menos clics en los resultados puede significar también menos impresiones y clics en los anuncios. De hecho, los primeros datos ya suenan la alarma para los anunciantes: con las respuestas de IA ocupando la parte superior de la página, los clics orgánicos han caído significativamente y muchas búsquedas terminan sin que el usuario haga clic en ningún resultado (como se mencionó, hasta el 77% de las búsquedas con respuesta de IA terminan sin clics adweek.com). Si los usuarios están satisfechos con el resumen de IA, puede que ni siquiera vean los anuncios o los enlaces orgánicos.

Google es muy consciente de esto y está experimentando activamente con formas de integrar anuncios en la experiencia de IA. Sundar Pichai (CEO de Google) aseguró a los inversores que tienen “buenas ideas para conceptos publicitarios nativos” en los resultados de chat de IA adweek.com. En la actual Experiencia Generativa de Búsqueda, Google sí incluye anuncios – normalmente un par de enlaces patrocinados o resultados de compras – dentro o justo debajo del cuadro de resumen de IA, identificados como anuncios. Intentan que estos anuncios encajen de forma natural, de modo que incluso si el usuario no hace clic en un enlace azul estándar, podría ver una sugerencia patrocinada relevante. Por ejemplo, si el resumen de IA trata sobre los mejores smartphones económicos, podría aparecer un resultado patrocinado de una oferta concreta de teléfono en ese contexto.

Sin embargo, es un equilibrio delicado. El trabajo de la IA es darle al usuario lo que quiere; insertar publicidad de forma demasiado intrusiva podría empeorar la experiencia. Los ejecutivos de Google han expresado confianza en que si logran acertar con la experiencia de usuario gracias a la IA, resolverán la parte publicitaria con el tiempo adweek.com – dando a entender que la adopción por parte de los usuarios es lo primero y la monetización vendrá después. Una posibilidad interesante es que la búsqueda basada en IA podría habilitar anuncios más segmentados. Si la IA entiende mejor el matiz de la consulta del usuario, podría mostrar un anuncio muy relevante para esa necesidad concreta del usuario. Por ejemplo, en una conversación de IA sobre la organización de una excursión de senderismo, podría mostrarse un anuncio de un equipo específico justo en el momento en que el usuario está considerando qué necesitará. Esto es una forma de publicidad contextual mejorada gracias a la comprensión conversacional de la IA.

Algunos expertos en publicidad incluso señalan que la forma tradicional de comprar anuncios mediante palabras clave puede disminuir. Si los usuarios no escriben palabras clave sino que hacen preguntas, ¿cómo pueden los anunciantes insertarse en ese flujo? Un antiguo ejecutivo publicitario de Google predijo que, “por primera vez en 20 años, realmente creo que las palabras clave están muertas” adweek.com; sugiriendo que la industria podría pasar a segmentar por temas o intenciones que la IA pueda identificar, en lugar de términos de búsqueda específicos.

Por el momento, el negocio de anuncios de búsqueda de Google sigue siendo enorme, pero está bajo presión. Competidores como Amazon han ido ganando cuota de mercado publicitario (en búsquedas de productos) y si la IA reduce el volumen total de búsquedas fáciles de monetizar, la hegemonía de Google podría disminuir. Un informe de investigación de mercado citado en Adweek proyecta que la cuota de Google en los ingresos por anuncios de búsqueda en EE. UU. baje del 64% hace una década a alrededor del 51,5% en 2027 adweek.com, debido a estos cambios y a la competencia. Dicho esto, si la búsqueda con IA genera más compromiso (la gente realiza más preguntas), pueden surgir nuevas oportunidades para mostrar anuncios en una sesión más larga, aunque cada consulta genere menos clics. Bing, por ejemplo, también coloca anuncios en su interfaz de chat y ha informado de resultados decentes en clics cuando los anuncios son relevantes.

Creación de contenidos y descubribilidad: Al otro lado de la ecuación están los creadores de contenido – medios de noticias, blogueros, empresas con sitios web – que tradicionalmente dependen del tráfico enviado desde los motores de búsqueda (ya sea a través de SEO o de usuarios que hacen clic en anuncios). La búsqueda impulsada por IA altera esto de dos formas:

Menor tráfico para los editores: Si las respuestas se muestran directamente en la página de resultados, los usuarios pueden no hacer clic en la fuente original. Los editores temen perder visitas e ingresos. Como vimos antes, las búsquedas sin clic ya superaban el 65% en 2023 y se proyecta que superen el 70% en el corto plazo 1950.ai. Algunos editores ven los fragmentos de IA como el problema de los “fragments destacados” elevado a la máxima potencia: la IA puede tomar contenido de varios sitios para responder una pregunta, y los usuarios obtienen la respuesta sin visitar nunca esos sitios. Esto desafía el tradicional equilibrio del ecosistema web, en el que los motores de búsqueda envían visitantes a los sitios, que a su vez se monetizan con anuncios o suscripciones. Si la IA se convierte en la interfaz principal, los creadores de contenido podrían dejar de recibir crédito o visitas. Se están discutiendo nuevos marcos – por ejemplo, algunos han propuesto que las salidas de IA incluyan siempre citas claras o incluso compensación a los creadores de los contenidos originales (una extensión del debate de la era de Google News y sus fragmentos). De hecho, los reguladores lo están vigilando: la UE y otros están examinando si el uso del contenido de editores en los resultados de IA podría violar los derechos de autor o requerir reparto de ingresos en algunos casos 1950.ai.
Inundación de contenido generado por IA: La creación de contenido en sí misma ha sido transformada por la IA. Ahora, los marketers y redactores cuentan con herramientas como GPT-4 para generar blogs, descripciones de productos, publicaciones en redes sociales y más, todo a gran escala. Esto puede ser positivo para la productividad: una pequeña empresa puede crear contenido para mejorar la visibilidad de su web sin necesidad de un gran equipo de redacción. Pero también lleva a la saturación de contenido. Si todo el mundo publica decenas de artículos escritos por IA, la web se puede inundar con contenido repetitivo o de baja calidad. Entonces, los motores de búsqueda tienen que volverse aún mejores filtrando (como ocurre con las actualizaciones centradas en contenido útil que premian el contenido “enfocado en las personas”). Google ha afirmado que el contenido generado con IA no está prohibido por sus directrices, pero el contenido creado principalmente para manipular el ranking (spam) será penalizado, sea humano o generado por IA seo.ai. Por eso, se impulsa el contenido de calidad sobre cantidad. De hecho, esto eleva el listón para los creadores: la calidad promedio del contenido genérico puede subir (porque la IA puede hacer contenido “aceptable” fácilmente), así que para destacar y ser descubierto la clave es el toque humano, la originalidad, la experiencia y la especialización. En las comunidades SEO ahora se habla de que E-E-A-T importa más en la era de la IA: por ejemplo, si tienes experiencia directa o investigación original en tu contenido, es más probable que se considere valioso frente a un resumen reescrito por IA sobre lo que ya existe beepartners.vc.

Por otro lado, la IA puede ayudar a los creadores a optimizar su contenido. Puede analizar los datos de búsqueda para sugerir sobre qué temas escribir, o incluso ayudar a optimizar el contenido para la inclusión en fragmentos destacados (por ejemplo, estructurando el texto en formato de preguntas y respuestas, ya que la IA y los asistentes de voz favorecen este estilo conciso). Los algoritmos de recomendación de contenido (como los de YouTube o TikTok) también usan IA para mostrar el trabajo de los creadores a nuevas audiencias potenciales. Esto puede ser beneficioso si la IA empareja correctamente el contenido con los usuarios interesados. Ya existe un campo del “SEO para la era de la IA” en que los creadores piensan no sólo “¿Cómo aparezco primero en Google?” sino “¿Cómo me convierto en la fuente que los asistentes de IA prefieren citar o enlazar?”. Algunas técnicas pueden incluir asegurar precisión factual (para ser una fuente confiable), usar metadatos de schema (para que la IA procese fácilmente el contenido) y construir autoridad de marca (si la IA reconoce que tu página es referente, es más probable que extraiga información de ella).

Creación de Contenido Publicitario: Los propios anunciantes utilizan la IA para crear contenido; por ejemplo, generando muchas variantes de un texto publicitario y dejando que la IA de la plataforma elija cuál funciona mejor. Google Ads ha comenzado a introducir herramientas de IA que pueden generar titulares y descripciones de anuncios basándose en el contenido de un sitio web. Así, la IA está agilizando la creación de anuncios, lo que potencialmente hace que la publicidad sea más eficiente. También puede personalizar anuncios automáticamente para diferentes audiencias (personalización dinámica, como mostrar imágenes diferentes a distintos grupos demográficos). En la publicidad en redes sociales, la IA ayuda con la segmentación y con optimizaciones creativas (como los algoritmos de Facebook que aprenden qué creatividades publicitarias generan más interacción en cuáles usuarios).

En conclusión, la IA está reestructurando los incentivos y métodos en la publicidad digital y el contenido. Los anunciantes deben adaptarse a nuevos formatos (como lograr que su mensaje aparezca en una respuesta de chat de IA o asegurarse de estar presentes cuando una IA hace recomendaciones). Los editores y creadores de contenido buscan nuevas estrategias para mantener la visibilidad y los ingresos; ya sea optimizando para ser una fuente citada por IA, diversificando fuentes de tráfico, o utilizando la propia IA para crear contenido destacado. Este es un espacio que evoluciona rápidamente, y la industria sigue muy de cerca cómo se equilibra el tráfico de referencias y las respuestas proporcionadas por IA. Es posible que veamos nuevas asociaciones o modelos de compensación (por ejemplo, en 2023, OpenAI lanzó un plugin de navegador web que en realidad obtenía contenido de sitios y lo mostraba al usuario, potencialmente con los anuncios del sitio, como una forma de dar valor a los editores mientras se sigue usando la IA). La única certeza es que los manuales de marketing digital están siendo reescritos.

8. Consideraciones Éticas y de Privacidad en la Navegación Asistida por IA

La integración de IA en la búsqueda y navegación no solo trae mejoras, sino también desafíos éticos y de privacidad que requieren una cuidadosa consideración:

Desinformación y sesgo: Como se ha discutido, los sistemas de IA a veces pueden proporcionar información incorrecta con gran confianza. Esto plantea cuestiones éticas: los usuarios pueden ser engañados por una respuesta generada por IA que suena muy autoritaria pero es errónea. Por ejemplo, si una cuestión médica o legal es respondida incorrectamente por una IA, las consecuencias podrían ser graves. Éticamente, los proveedores de búsquedas por IA deben minimizar estas «alucinaciones» y comunicar claramente la incertidumbre. Estamos viendo esfuerzos en este sentido: las interfaces de búsqueda con IA a menudo incluyen avisos (por ejemplo, “La IA generativa es experimental y puede no ser precisa”) blog.google y animan a los usuarios a verificar las fuentes citadas. También está la cuestión del sesgo en la IA. Estos modelos aprenden de datos web, que pueden incluir sesgos sociales o puntos de vista sesgados. Sin mitigación, una IA podría, por ejemplo, reflejar sesgo de género o racial en sus respuestas (como asociar ciertos trabajos con determinado género) o dar demasiado peso a opiniones mayoritarias, mientras infrarrepresenta a otras. Éticamente, las empresas están trabajando en la alineación: técnicas para que los resultados de la IA sean más justos y veraces, pero sigue siendo un reto que requiere transparencia y una evaluación diversa.

Transparencia: Cuando una IA proporciona una respuesta, ¿debería revelar cómo llegó a esa conclusión? Muchos sostienen que sí. Por eso las citas de fuentes son importantes: los usuarios tienen derecho a saber “¿Según quién?” es esa respuesta correcta. De hecho, una de las críticas a los primeros sistemas de IA cerrados era la falta de transparencia (el problema de la “caja negra”). Al ofrecer citas o al menos una explicación (como «Encontré esta información en Wikipedia y Britannica»), los motores de búsqueda por IA pueden ser más transparentes y permitir que el usuario verifique la información microsoft.com microsoft.com. También hay un esfuerzo para que la IA reconozca la incertidumbre en lugar de inventar respuestas. Un buscador tradicional podría simplemente decir “no se encontraron resultados” para una consulta muy inusual. La IA tiende a responder cualquier cosa, aunque tenga que inventarla. Éticamente, podría ser mejor que la IA, a veces, responda “No estoy seguro” o “No pude encontrar información sobre eso”. Actualmente, muchos chatbots con IA han sido ajustados para negarse a responder ciertas cosas o expresar incertidumbre (por ejemplo, ChatGPT puede decir “No tengo información sobre eso” si realmente no la tiene). Este comportamiento es preferible a engañar al usuario, aunque pueda parecer menos satisfactorio.

Privacidad de los usuarios: La navegación asistida por IA suele implicar que se procesen más datos del usuario para personalizar y mejorar los resultados. Esto plantea preguntas sobre la privacidad: ¿cómo se almacenan estos datos? ¿quién tiene acceso? ¿podrían filtrarse o usarse indebidamente? Un incidente notable ocurrió a comienzos de 2023 cuando la autoridad de protección de datos de Italia prohibió temporalmente ChatGPT por motivos de privacidad reuters.com. El regulador alegó que OpenAI no tenía base legal para recopilar las enormes cantidades de datos personales empleados para entrenar su modelo, y que los usuarios no estaban suficientemente informados sobre cómo sus datos (incluidas las conversaciones) podían ser almacenados y utilizados reuters.com reuters.com. En respuesta, OpenAI implementó medidas: mayor transparencia en su política de privacidad, una herramienta de verificación de edad (ya que los datos de menores eran una preocupación), y una opción para que el usuario opte por no permitir que sus chats se usen para entrenar el modelo reuters.com. Este episodio recalca que las herramientas de IA deben cumplir con las leyes de protección de datos. El Reglamento General de Protección de Datos de la UE (GDPR) y normativas similares exigen propósitos claros para la recolección de datos y permiten a los usuarios solicitar su eliminación u optar por no participar. Servicios como ChatGPT ahora ofrecen configuraciones para desactivar el historial de chat (lo que significa que las conversaciones no se usan para entrenar la IA).

Además, cuando los agentes de búsqueda con IA navegan por la web en tu nombre, surge la pregunta de cuánto de tu contexto se comparte. Por ejemplo, si una IA te ayuda a reservar un vuelo, podría usar tu ubicación u otros datos personales. Es importante asegurarse de que esos detalles no se expongan involuntariamente a terceros. Los diseñadores de IA suelen implementar barandillas de seguridad: tanto para evitar que los datos sensibles se revelen en las respuestas como para protegerlos en el backend. Por ejemplo, si preguntas a una IA “¿Cuál es mi ubicación actual?”, probablemente debería negarse por razones de privacidad (y, de hecho, muchos asistentes no lo revelarán salvo que sea una acción iniciada por el usuario con permiso).

Seguridad de los datos: Con la IA gestionando más datos, su protección es fundamental. Los propios modelos de IA pueden memorizar involuntariamente información de sus datos de entrenamiento, incluida información personal. Hubo un caso en que se descubrió que una versión anterior de GPT-2 a veces podía reproducir fragmentos textuales de sus datos de entrenamiento (como partes de artículos con copyright o código). Este riesgo es una razón por la que las empresas intentan limpiar los datos de entrenamiento de información personal identificable (PII), y por la que el uso de conversaciones de usuarios para el entrenamiento resulta controvertido. Los usuarios empresariales son especialmente cautos: muchas empresas prohibían a sus empleados ingresar información confidencial en ChatGPT, temiendo que pudiera filtrarse. (Por ejemplo, algunos empleados de Samsung supuestamente pegaron código sensible en ChatGPT, y este pasó a formar parte de los datos de entrenamiento de OpenAI, creando una posible filtración). Como respuesta, las versiones empresariales de estos servicios de IA ofrecen garantías de que los datos no se usarán para entrenar modelos, además de proporcionar cifrado y registros de auditoría para cubrir las necesidades de seguridad de las empresas.

Uso ético del contenido: Otro aspecto ético corresponde al lado de los creadores de contenido: ¿es justo que la IA use todo el contenido de la web para generar respuestas? Algunos argumentan que se trata de un uso transformador que beneficia a la sociedad al sintetizar conocimiento. Otros (como ciertos artistas o escritores) sienten que la IA se aprovecha de sus creaciones sin crédito ni compensación. Esto está dando lugar a debates e incluso a demandas judiciales (por ejemplo, algunos autores demandando a OpenAI por usar sus libros como datos de entrenamiento sin permiso). El resultado podría definir políticas sobre el origen de los datos de entrenamiento. De hecho, el borrador de la Ley de IA de la UE podría exigir la divulgación del material protegido usado por IA generativa reuters.com. Es probable que veamos a los buscadores ofrecer opciones de exclusión para los editores (por ejemplo, una etiqueta especial que diga “no incluir mi contenido en resúmenes generados por IA”), similar a optar por no estar indexado en buscadores vía robots.txt. De hecho, Google ha insinuado la posibilidad de una etiqueta meta “NoAI” que los sitios podrían usar para pedir a sus rastreadores no usar el contenido para entrenar IA o para fragmentos, una idea que probablemente evolucione en el futuro próximo.

Autonomía y dependencia del usuario: Éticamente, también está la cuestión de cómo la IA podría influir en el comportamiento y opiniones de los usuarios. Si los asistentes de IA se convierten en los principales guardianes de la información, ¿podrían los usuarios depender demasiado de una sola fuente? ¿Sería más fácil así que actores maliciosos intenten influir en la IA y, por tanto, engañar a millones? Esto pone mucho poder en manos de quienes controlan el modelo de IA. Es probable que la sociedad exija supervisión y responsabilidad, tal vez auditorías de terceros de los sistemas de IA para evaluar su imparcialidad y precisión. Por otro lado, la IA podría democratizar el acceso a la información para quienes tienen dificultades con interfaces tradicionales; por ejemplo, personas con problemas de alfabetización o discapacidades ahora pueden hacer preguntas por voz y recibir respuestas leídas en voz alta. Eso supone un beneficio ético: mejorar la inclusión y el acceso al conocimiento.

Compensación entre privacidad y personalización: Como se mencionó en la sección 5, los servicios de IA altamente personalizados pueden ofrecer una gran utilidad, pero requieren el uso de datos personales. Lograr el equilibrio adecuado es clave. Un enfoque probable es dar control a los usuarios: permitirles optar por la personalización e informarles claramente qué datos se utilizarán (como hizo Google al permitir la integración de Gmail en la búsqueda por IA, pero solo si el usuario da su consentimiento blog.google). Además, desarrollar una anonimización robusta—usando datos de forma agregada o procesándolos en el dispositivo—puede ayudar a proteger la privacidad (por ejemplo, algunas funciones de IA podrían ejecutarse localmente en tu dispositivo para que los datos sin procesar nunca salgan de él).

En resumen, el panorama ético y de privacidad de la IA en la navegación gira en torno a la confianza. Los usuarios deben confiar en que la IA les proporciona información precisa y sin sesgos, y protege sus datos personales. Esto requiere mejoras continuas en la transparencia de la IA (mostrar fuentes, admitir incertidumbre, permitir auditorías), prácticas de datos (cumplimiento de leyes de privacidad, dar al usuario control sobre sus datos) y ética de contenidos (respetar la propiedad intelectual y el esfuerzo de los creadores de contenido). Las empresas que implementan IA en la búsqueda están bajo el escrutinio para hacerlo bien. Probablemente veremos actualizaciones continuas en el comportamiento de la IA (p.ej., menos alucinaciones a medida que los modelos mejoren), nuevas funciones de privacidad (como opciones de exclusión y controles de retención más granular) y potencialmente marcos regulatorios (gobiernos redactando normas para servicios de IA, como hicieron para la protección de datos y contenidos en línea en el pasado).

9. Predicciones para el futuro: agentes de IA, búsqueda ambiental y asistentes virtuales

Mirando hacia adelante, la línea entre “motor de búsqueda”, “navegador” y “asistente” seguirá difuminándose. Los agentes de IA que pueden realizar tareas en línea de manera autónoma están en el horizonte, y la búsqueda se integrará cada vez más en contextos cotidianos (computación ambiental). Aquí algunas predicciones y tendencias clave para el futuro de la navegación y búsqueda:

Agentes de IA autónomos para tareas: En lugar de solo recuperar información, los sistemas de IA del futuro podrán realizar acciones en nombre de los usuarios. Ya vemos ejemplos iniciales en funciones como las “capacidades agénticas” de la IA de Google en Search. Google demostró una IA que, al pedirle buscar entradas para un concierto, puede buscar en varios sitios de tickets, comparar opciones e incluso comenzar a rellenar los formularios de compra, dejando la decisión final al usuario blog.google. Es decir, la IA no solo buscó información (“qué entradas hay disponibles”) sino que también ejecutó partes del proceso de la transacción (“ingresar cantidad de boletos, comprobar precios en diferentes sitios”). Esto apunta a un futuro donde una IA podría ser una especie de concierge todo-en-uno. Imagina decir: “IA, reserva unas vacaciones de una semana en la playa con un presupuesto de menos de $2,000” – y la IA busca vuelos, hoteles, incluso lee reseñas, y luego te presenta un plan o lo reserva tras tu aprobación. Microsoft también apunta en esta dirección, con su visión de copilotos que ayudan no solo a encontrar información sino a hacer cosas (Windows Copilot ya puede ajustar configuraciones o resumir un documento por ti; en futuras versiones podría gestionar tu calendario o correos automáticamente). Estos agentes dependerán de la búsqueda web, sí, pero también de servicios y APIs integrados. Básicamente tratan la web como una base de datos de acciones además de información. Por ejemplo, un agente de IA podría usar la API de OpenTable para reservar en un restaurante o emplear técnicas de scraping para rellenar un formulario en una web menos estructurada. Esto plantea preguntas interesantes: ¿Deberán los sitios web empezar a tener interfaces amigables para IA (APIs o datos estructurados) para que los agentes puedan utilizarlos? Es posible. De hecho, servicios como Google Duplex (que puede llamar por teléfono a restaurantes para hacer reservas) ya insinúan este futuro agéntico. En SEO y marketing, algunos especulan sobre los “embudos de IA”: no solo optimizar para el usuario humano, sino también para los agentes de IA que seleccionan productos o contenido para el usuario. Es importante porque, si los agentes de IA eligen qué marca de producto comprar por ti, las empresas deberán asegurarse de que la IA los tenga en cuenta. Podría surgir una nueva forma de optimización: optimización para agentes de IA, análoga al SEO. Como dijo un experto en SEO, “los sistemas de IA decidirán qué marcas recomendar, y tu tarea es lograr que te elijan” xponent21.com. Esto podría implicar tener metadatos de productos de calidad, buenos precios y una marca confiable – porque una IA que actúe en nombre del usuario probablemente estará entrenada para maximizar su satisfacción (ej., podría favorecer marcas con mejores reseñas o garantías). Así, los negocios tendrán que convencer a evaluadores de IA, no solo a consumidores humanos directamente.
Búsqueda ambiental y asistencia continua: El concepto de búsqueda ambiental significa que la búsqueda ocurre en segundo plano en nuestras vidas, lista para ofrecer información de manera proactiva. Ya avanzamos hacia la computación ubicua: dispositivos inteligentes alrededor nuestro. En el futuro, tus gafas de realidad aumentada (AR) podrían reconocer constantemente lo que observas y ofrecerte información (etiquetas, direcciones, traducciones) sin que debas pedirlo explícitamente. Esto es una forma de búsqueda, iniciada implícitamente por el contexto. Por ejemplo, caminas por la calle y tus gafas AR muestran las calificaciones de los restaurantes por los que pasas – esa es una experiencia de búsqueda ambiental, que combina ubicación, visión e IA. Otro ejemplo: asistentes de voz conscientes del contexto que escuchan pistas. Si tienes una conversación (y optas por ello), tu asistente podría buscar silenciosamente datos relevantes, listo para intervenir si se lo pides. O considera el asistente de IA de tu auto – podría advertirte proactivamente: “Te queda poco combustible y hay una gasolinera barata a 2 millas” – buscando precios y ubicaciones porque dedujo la necesidad. La computación ambiental suele implicar IA predictiva: anticipar necesidades. La vicepresidenta de Búsquedas de Google, Elizabeth Reid, describió el objetivo como hacer que preguntar algo a Google sea tan fácil como preguntar a un amigo que sabe todo, integrado naturalmente en tu entorno 1950.ai. En términos prácticos, podríamos llegar a un punto en que rara vez escribas consultas; en cambio, la combinación de sensores (visión, ubicación, salud, etc.) e IA sabe cuándo mostrarte información útil. La privacidad será fundamental aquí: la búsqueda ambiental debe estar muy controlada por el usuario (nadie quiere un asistente inquietante que escuche todo o muestre tu información a otros sin consentimiento). Es probable que los dispositivos del futuro tengan modos para activar/desactivar la asistencia ambiental, igual que hoy puedes activar/desactivar “Hey Siri” u “Ok Google”.
Siguientes generaciones de asistentes virtuales: Los asistentes digitales como Siri, Google Assistant, Alexa, etc., serán mucho más potentes al integrar modelos de lenguaje grandes. Google ya ha anunciado el Assistant with Bard, que esencialmente fusiona su asistente de voz con las capacidades de Bard (su LLM) analyticsvidhya.com. Esto significa que, en lugar de respuestas predefinidas, el asistente podrá generar respuestas conversacionales ricas y realizar tareas más complejas. Podemos esperar asistentes que gestionen solicitudes de varios pasos sin problemas (ej. “Asistente, ayúdame a organizar un fin de semana de reunión: encuentra un sitio, envía correos para disponibilidad y arma un calendario”). También serán más personalizados y mejores para mantener conversaciones largas (quizá logrando por fin la visión de ciencia ficción de una IA verdaderamente conversacional). Es plausible que, en unos años, tener una “secretaria IA” sea común: un agente que gestione tu día (lea y resuma tus emails, agende citas que piense que necesitas, te recuerde tareas, etc.). El Copilot de Microsoft 365 ya va en esa dirección para el trabajo de oficina. Para la vida personal, surgirán agentes similares.
Integración con IoT y otras fuentes de datos: La búsqueda del futuro podría integrarse con tus flujos de datos personales – como buscar dentro de tu propio registro de vida. Si tienes dispositivos inteligentes que monitorean tu salud, podrías preguntar “¿Cuándo fue la última vez que corrí más de 5 km?” y una IA podría responder usando los datos de tu reloj inteligente. O “Encuentra esa receta de hongos que cociné el mes pasado” y buscaría en el historial de tu horno inteligente o en tus notas personales. En esencia, la búsqueda se extenderá más allá de la web pública hacia datos personales y sensores, con la IA como puente. Esto es potente y sensible a la vez (¡la privacidad de nuevo!), así que la implementación será cautelosa.
Interfaces neuronales y nuevas modalidades: A más largo plazo, algunas empresas tecnológicas exploran interfaces cerebro-computadora directas. Si alguna vez llegan a ser viables, “buscar” podría ser tan rápido como pensar. Puede sonar especulativo, pero muestra la dirección de reducir la fricción. A un nivel más cercano, los modelos de IA multimodales (como las próximas generaciones de GPT y Gemini de Google) manejarán texto, imágenes, audio e incluso vídeo sin problemas. Así, podrías tener una IA que pueda ver un vídeo por ti y responder preguntas sobre él. Por ejemplo, “IA, ve este video de 1 hora de reunión y dime las decisiones clave”. Eso es como hacer búsqueda dentro de contenido audiovisual. O traducción y contexto en tiempo real—unos auriculares que no solo traduzcan el habla sino también proporcionen información relevante sobre lo que se dice (por ejemplo, si alguien menciona una empresa, te susurra las noticias recientes sobre ella).
Cambios sociales y empresariales: A medida que los agentes de IA asuman más tareas de búsqueda y navegación, ciertos empleos podrían evolucionar o incluso disminuir. Por ejemplo, el papel del agente de viajes o del soporte al cliente humano podría pasar a supervisar agentes de IA que hagan la mayor parte del trabajo. La industria del marketing en búsquedas (SEO/SEM) se transformará en algo nuevo (algunos dicen que podría volverse más como Answer Engine Optimization, o incluso buscando que los datos/habilidades propios se integren en los asistentes de IA). Las empresas podrían tener que suministrar datos a estos ecosistemas (mediante APIs, feeds) para seguir siendo visibles. Podríamos ver nuevas alianzas, como empresas que alimenten directamente su contenido a plataformas de IA para garantizar su inclusión (algunas organizaciones de noticias ya negocian proporcionar contenido a Bing de Microsoft, por ejemplo).

Del lado del usuario, si la IA llega a estar súper integrada, la alfabetización digital deberá incluir entender la IA: por ejemplo, saber cómo hacer las preguntas adecuadas (habilidades de prompt) y cómo verificar las respuestas de la IA. Es probable que los sistemas educativos incorporen el uso de la IA como herramienta, pero también enseñen pensamiento crítico para no aceptar ciegamente los resultados de la IA.

En esencia, el futuro de la navegación y la búsqueda se está moviendo hacia una experiencia mediada por IA donde la intención del usuario puede cumplirse con mínima fricción, posiblemente sin que los sitios web tradicionales intervengan en muchas tareas. La búsqueda será más orientada a la acción (no solo encontrar información, sino lograr hacer algo) y consciente del contexto. La navegación web tradicional podría convertirse en una actividad más de nicho, para quienes deseen investigar a fondo o disfrutar de la exploración manual; mientras que muchas búsquedas cotidianas (“encuentra esto, compra aquello, muéstrame cómo, dime ahora”) serán gestionadas por IA a través de la voz u otras interfaces.

Las implicancias son enormes: la información se vuelve más accesible pero también más intermediada por la IA. Las empresas que gestionan estos intermediarios de IA (como Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon) podrían ejercer aún mayor influencia, lo que resalta la importancia de la competencia y de ecosistemas abiertos. También hay un ángulo esperanzador: los agentes de IA podrían ayudar a reducir las brechas de accesibilidad (para quienes antes no podían usar de manera efectiva internet) y podrían encargarse de tareas aburridas, permitiendo a las personas dedicarse a asuntos más creativos.

En resumen, nos dirigimos hacia una era de computación ambiental, agentiva y conversacional. Es como tener un compañero súper inteligente que puede navegar el mundo digital por ti. Los principios centrales de la búsqueda – encontrar la mejor información – permanecen, pero cómo se recupera y entrega esa información cambiará drásticamente, volviéndose profundamente integrada en nuestras vidas a través de la IA.

10. Bases Técnicas: LLMs, Búsqueda Neuronal y Bases de Datos Vectoriales

Las transformaciones de la IA en la búsqueda están impulsadas por avances en tecnologías clave. Entender estas bases permite comprender cómo funciona la búsqueda con IA:

Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs): Estos son modelos de redes neuronales gigantes (como GPT-4, PaLM o el Gemini de Google) entrenados con enormes cantidades de texto. Los LLMs forman el “cerebro” de la búsqueda conversacional y generativa: generan respuestas similares a las humanas y pueden entender lenguaje complejo. Técnicamente, un LLM es un modelo transformer profundo que ha aprendido patrones estadísticos del lenguaje “leyendo” miles de millones de frases. No recupera hechos de una base de datos en el sentido tradicional; en cambio, ha codificado implícitamente mucho conocimiento en sus parámetros. Cuando le haces una pregunta, básicamente predice una respuesta probable basándose en patrones que vio durante su entrenamiento cip.uw.edu. Por ejemplo, aprendió de muchos documentos que “La capital de Francia es París” suele seguir a la frase “capital de Francia”, así que puede responder eso. Los LLMs son muy buenos en tareas de lenguaje (resumir, traducir, razonar en texto, etc.), por eso son centrales para interpretar consultas y generar respuestas. Sin embargo, como los LLMs no son bases de datos, no tienen precisión factual garantizada ni conocimientos actualizados a menos que estén conectados a una. Gran parte del trabajo reciente en búsqueda con IA consiste en hacer que los LLMs funcionen en tándem con los índices de búsqueda, para que obtengas la fluidez de un LLM junto con el respaldo factual de una base de datos/web.
Búsqueda Neuronal y Representaciones Vectoriales: Los buscadores tradicionales usan índices invertidos y coincidencia de palabras clave. En cambio, la búsqueda neuronal representa palabras y documentos como vectores (arreglos de números) en un espacio de alta dimensión. Esto es posible gracias a redes neuronales que crean embeddings – representaciones numéricas de texto (o imágenes, audio, etc.) de modo que contenidos similares se ubican en puntos cercanos dentro de ese espacio. Por ejemplo, “perro” y “cachorro” pueden terminar con vectores cercanos, aunque sean palabras distintas, porque aparecen en contextos similares. Esto permite la búsqueda semántica: si buscas “consejos para entrenar un cachorro”, un motor de búsqueda neuronal puede encontrar un artículo titulado “Cómo entrenar a tu nuevo perro” aunque no contenga la palabra “cachorro”, porque “perro” es semánticamente similar a “cachorro”. Estos embeddings son producidos por modelos neuronales (a menudo también transformers) y se han vuelto la columna vertebral de la búsqueda con IA. Google usa modelos como BERT para embedder consultas y documentos, mejorando la coincidencia; Bing hace algo similar. Cuando usas buscadores chat con IA, detrás de escena el sistema suele realizar una búsqueda vectorial: extrae un embedding de tu pregunta y encuentra los vectores de documentos más cercanos en un índice de vectores. Esto va más allá de las palabras exactas y busca similitud conceptual infoworld.com. Bases de Datos Vectoriales: Para respaldar la búsqueda neuronal a gran escala, se han desarrollado bases especializadas para almacenar y recuperar vectores eficientemente. Una base de datos vectorial (como Pinecone, Milvus o la librería FAISS de Facebook) puede almacenar millones o miles de millones de vectores y devolver rápidamente los más cercanos a un vector de consulta determinado infoworld.com infoworld.com. Esto es crucial para la búsqueda con IA: así es como una IA recupera el conocimiento relevante para fundamentar sus respuestas. Por ejemplo, cuando preguntas a la IA de Bing, “¿Cuáles son los beneficios de reciclar plásticos?”, el sistema embebe la consulta, busca en su índice de embeddings de páginas web contenido relacionado (por ejemplo, páginas que hablan de pros y contras del reciclaje plástico), recupera los fragmentos más relevantes y los pasa al LLM para sintetizar una respuesta. La búsqueda vectorial es especialmente eficaz para manejar datos no estructurados y consultas en lenguaje natural, así como datos multimodales. No se limita al texto: las imágenes pueden convertirse en vectores (vía modelos de visión artificial), permitiendo la “búsqueda por imagen” por similitud vectorial. Lo mismo aplica para audio y video. En esencia, las bases vectoriales y la búsqueda han desbloqueado la capacidad de buscar de una manera más “humana” – por significado – en vez de simple coincidencia literal infoworld.com. Esto vuelve los resultados más relevantes y es una gran razón por la cual la búsqueda moderna se siente más inteligente.
Generación Potenciada por Recuperación (RAG): La combinación de LLMs y búsqueda vectorial da lugar al enfoque RAG que ya mencionamos. Técnicamente, un sistema RAG tiene dos componentes principales: un recuperador (usualmente un motor de búsqueda vectorial que recupera los N documentos más relevantes para la consulta) y un generador (el LLM que toma esos documentos + la consulta y produce la respuesta final). Así, el sistema compensa la falta de conocimiento actual o detallado del LLM extrayendo las fuentes reales cip.uw.edu. El resultado es una respuesta que es a la vez fluida y (esperemos) fundamentada en datos reales. Este enfoque impulsa servicios como Bing Chat, Google SGE y muchos asistentes de IA que necesitan información actual. Desde una perspectiva técnica, RAG depende de buenos embeddings (para encontrar la información adecuada) y del diseño de prompts (cómo se presenta el texto recuperado al LLM). A menudo, el texto recuperado se concatena con un mensaje tipo: “Usa la siguiente información para responder la pregunta…” y luego la consulta del usuario. El LLM entonces teje la respuesta usando esa info.
Rankeo Neuronal y Aprendizaje por Refuerzo: Más allá de la recuperación, la IA se usa para ordenar y refinar los resultados. Las empresas de búsqueda han utilizado aprendizaje automático (algoritmos learn-to-rank) durante un tiempo, entrenando modelos con datos de clics para predecir qué resultados deben aparecer arriba. Ahora, modelos de deep learning (como RankBrain de Google, o transformers aprendidos) hacen eso. Más allá del ranking estático, sistemas como el chat de Bing usan enfoques iterativos: pueden generar múltiples respuestas potenciales o usar aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana para afinar el estilo de respuesta. (OpenAI usó aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana – RLHF – para hacer que las respuestas de ChatGPT sean más alineadas y útiles.) Además, como la IA genera respuestas, se debe asegurar que sigan ciertas pautas (sin discursos de odio, etc.). Esto implica modelos moderadores de IA – clasificadores que revisan el contenido de las respuestas de la IA y pueden filtrar o alterar respuestas que violen políticas. Esta es otra base: toda vez que preguntas algo a una IA, casi siempre hay un modelo de seguridad en paralelo evaluando la consulta y respuesta.
Infraestructura (Cómputo y Latencia): Técnicamente, ofrecer búsqueda con IA a escala presenta grandes desafíos de infraestructura. Los LLMs consumen muchos recursos computacionales: ejecutar GPT-4 para una sola consulta cuesta mucho más CPU/GPU que una búsqueda típica de palabras clave. Del mismo modo, las búsquedas vectoriales sobre enormes índices requieren hardware especializado (GPUs o TPUs, mucha memoria RAM o algoritmos de “vecino más cercano aproximado” para acelerarlas). Las compañías invierten mucho en optimizarlas. Google, por ejemplo, desplegó chips TPU en sus centros de datos específicamente para ejecutar modelos BERT para búsquedas de manera rápida blog.google. Microsoft tiene algo llamado el “Orchestrator” para Bing, que decide cuándo llamar al gran modelo GPT y cómo almacenar en caché resultados, etc., para administrar costes y velocidad. La latencia es un gran tema: la gente espera recibir respuestas en uno o dos segundos. Un LLM normalmente tarda varios segundos en generar una respuesta. Mucha ingeniería se dedica a hacer esto fluido (como transmitir la respuesta token por token, para que parezca que responde al instante aunque la respuesta completa tome más). Con el tiempo, veremos modelos más eficientes (modelos destilados, modelos cuantizados) que pueden ejecutarse más rápido, incluso algunos en el propio dispositivo para personalización o uso sin conexión.
Grafos de Conocimiento y Sistemas Híbridos: Aunque los LLMs y vectores sean la novedad, la búsqueda sigue usando datos estructurados tradicionales en muchos casos. El Knowledge Graph de Google – una base de datos de hechos sobre entidades (personas, lugares, cosas y sus relaciones) – se usa para responder muchas consultas factuales rápidamente con un cuadro de información. La IA no lo ha reemplazado; en su lugar, puede complementarlo (por ejemplo, si el grafo tiene el dato, la IA prioriza eso para asegurar la corrección). Muchos resultados combinan sistemas múltiples: un panel de conocimiento (datos estructurados), algunos links clásicos y ahora un resumen con IA arriba. Es un enfoque híbrido para aprovechar lo mejor de cada uno.
Modelos Open Source y Personalizados: Vale aclarar que no toda la búsqueda con IA será potenciada por los grandes monopolios. Existen LLMs y bases vectoriales open source que organizaciones pueden utilizar para construir búsquedas especializadas, por ejemplo, empresas implementando IA en sus documentos internos. Bases vectoriales como FAISS o Weaviate pueden desplegarse localmente, y LLMs pequeños (o grandes vía APIs) pueden hacer las preguntas y respuestas. Esta democratización implica que las bases técnicas que hemos explicado ya no están solo en manos de los gigantes tecnológicos; se convierten en herramientas estándar disponibles para cualquier desarrollador. Esto dará lugar a aplicaciones de búsqueda especializadas, por ejemplo, un buscador médico que use un LLM ajustado con artículos científicos y un índice vectorial de los últimos estudios para dar a los doctores síntesis rápidas de la evidencia. O búsqueda empresarial capaz de cruzar todos los documentos de la compañía y responder a un empleado “¿Tenemos una política sobre X?”

En resumen, la base técnica de la búsqueda impulsada por IA combina modelos de redes neuronales para lenguaje y comprensión (LLMs, transformers) junto con representaciones neuronales de datos (embeddings y búsqueda vectorial). Los primeros aportan el “cerebro” para entender y generar lenguaje; los segundos proporcionan la “memoria” para almacenar y recuperar conocimiento de manera eficiente infoworld.com infoworld.com. Juntos, y potenciados por técnicas como RAG cip.uw.edu, hacen posibles las experiencias de búsqueda inteligente que venimos describiendo. A medida que avance la investigación, podemos esperar que estos modelos sean más capaces (por ejemplo, modelos multimodales que entiendan texto e imagen a la vez) y más eficientes. Las mejoras continuas en algoritmos (mejores métodos de búsqueda por similitud, mejores técnicas de entrenamiento para reducir alucinaciones, etc.) seguirán refinando la experiencia de búsqueda con IA—volviéndola más rápida, precisa y confiable con el tiempo.

11. Implicaciones empresariales y sociales de la búsqueda web dominada por IA

El auge de la IA en la búsqueda no solo cambia la tecnología: tiene amplias implicaciones para los negocios, la sociedad y el panorama global de la información:

Implicaciones empresariales:

Cambio en el tráfico y en la dinámica de poder: Los sitios web que antes prosperaban gracias al tráfico de búsqueda pueden ver disminuir su audiencia a medida que las respuestas de IA absorben clics. Los editores en línea (noticias, sitios de tutoriales, etc.) han expresado su preocupación de que su contenido se utilice para dar respuestas sin que los visitantes acudan a su sitio (y sin impresiones publicitarias o ingresos por ello). Esto podría forzar un cambio en los modelos de negocio de la web. Algunas posibilidades: los editores podrían buscar acuerdos de compensación (similar a cómo los editores de noticias lucharon contra Google News en algunos países), optimizar su contenido para ser la fuente elegida en los resúmenes de IA, o diversificarse y no depender solo del tráfico de búsqueda (utilizando boletines, redes sociales, etc., para llegar directamente al público). Los datos muestran que el tráfico orgánico ya está cayendo – con estimaciones de que para 2025, los principales sitios web podrían estar recibiendo mucho menos tráfico de búsqueda que hace algunos años 1950.ai. Esto genera presión financiera para que los editores se adapten o se consoliden. Es posible que veamos más muros de pago o modelos de suscripción si decaen los ingresos por publicidad.
Oportunidades para nuevos actores: La disrupción del status quo en la búsqueda abre puertas. Hasta hace poco, “Google Search” era prácticamente sinónimo de encontrar información. Ahora existe una ventana para nuevas propuestas (OpenAI, Neeva antes de su cierre, el Summarizer de Brave, una multitud de asistentes de búsqueda emergentes) que buscan captar usuarios interesados en experiencias impulsadas por IA. De hecho, alternativas como ChatGPT y Perplexity experimentaron un enorme crecimiento en el uso, aunque partiendo de una base pequeña adweek.com. Aunque Google sigue dominando, es llamativo que en abril de 2023 el tráfico de búsqueda global de Google cayó ligeramente (1% menos interanual), mientras que las visitas a ChatGPT y Perplexity aumentaron un 180% adweek.com. Esto sugiere que algunos usuarios están cambiando parcialmente para ciertas consultas. Si Google no hubiera respondido con su propia IA, corría el riesgo de quedarse atrás en un cambio de paradigma. Ahora existe prácticamente una carrera tecnológica: Google, Microsoft (con OpenAI) y otros (quizá Meta, Amazon, Apple con sus propias estrategias de IA) compiten por definir la próxima generación de búsqueda. La implicación empresarial es significativa: la empresa que provea la mejor experiencia de búsqueda con IA podría ganar una gran cuota de mercado. El monopolio tradicional de Google en la búsqueda no está asegurado en un mundo “AI-first” (aunque su enorme escala y datos le dan ventaja para entrenar IA y mantener presencia en el mercado).
Monetización y nuevos modelos publicitarios: Ya comentamos cómo la publicidad se ve afectada. Esto forzará innovación en los modelos de anuncios. Podrían surgir anuncios conversacionales, donde un asistente de IA señala, por ejemplo, “Puedo encontrarle un producto para eso – aquí tiene una sugerencia patrocinada.” O asistentes de IA de marca (imagina pedir ayuda a un agente con IA de un sitio de e-commerce y que este promocione sutilmente los productos de ese comercio). Los anuncios en búsqueda podrían pasar de licitar por palabras clave a hacerlo por intenciones o temas de la consulta, o incluso por posiciones dentro de una respuesta de IA (por ejemplo, ser una de las fuentes citadas en un resumen de IA podría volverse valioso – similar al SEO, pero potencialmente algo por lo que se pueda pagar, aunque eso corre el riesgo de socavar la confianza si no se comunica claramente). También queda la pregunta a largo plazo: si la búsqueda por IA reduce el número total de clics y, por lo tanto, el inventario total de anuncios, ¿aumentará el coste de los espacios publicitarios restantes? Posiblemente – la escasez podría elevar los precios por anuncio (algunos analistas creen que con menos anuncios pero más dirigidos, se puede seguir generando ingresos iguales o mayores). Alternativamente, si las empresas encuentran más difícil anunciarse de manera efectiva, podrían derivar sus presupuestos a otros canales (como marketing de influencers o plataformas como Amazon, que es a la vez minorista y plataforma publicitaria).
Nuevos servicios y mercados: Las capacidades de búsqueda por IA podrían generar industrias completamente nuevas. Por ejemplo, asistentes personales con IA como servicio – quizás en el futuro cada uno tenga una IA en la nube personalizada, y las empresas podrían vender IA premium con habilidades particulares (por ejemplo, una IA especializada en asesoramiento financiero). O motores de búsqueda verticales por IA que se monetizan mediante suscripción – como una IA para investigación legal que los bufetes pagan por utilizar. Las fronteras entre la búsqueda y otros sectores (educación, salud, atención al cliente) se difuminarán a medida que la IA se convierta en una interfaz universal. Las empresas deben prepararse para la economía de agentes IA: asegurarse de que su información y servicios sean accesibles por IA (vía API, etc.), y quizás emplear su propia IA para interactuar con los clientes.
Empleo y habilidades: El sector de la búsqueda y el marketing verá una evolución de los roles laborales. Los especialistas en SEO quizá tengan que transformarse en estrategas de contenido y entrenadores de IA, centrándose en crear contenido autoritativo y metadatos que las IA favorezcan. En sentido inverso, el trabajo de bajo valor añadido en contenido (escribir grandes cantidades de artículos básicos para SEO) podría disminuir, ya que la IA puede hacerlo; el énfasis irá hacia contenidos de mayor calidad y experiencia única. En atención al cliente, a medida que la IA gestione más consultas (incluyendo chat web o llamadas de voz), la naturaleza de esos puestos cambia – menos personal en la primera línea respondiendo preguntas, más agentes gestionando casos complejos o supervisando a la IA. En conjunto, la IA podría hacer algunos trabajos más eficientes, pero también requiere nuevas habilidades (cómo manejar prompts adecuadamente, cómo verificar resultados de IA, etc.).

Implicaciones sociales:

Acceso a la información: Si la búsqueda por IA cumple su promesa, podría ser un gran igualador en el acceso a la información. Personas que tenían dificultades con la búsqueda (por barreras idiomáticas, brecha de alfabetización, etc.) podrán preguntar de forma natural y obtener respuestas. También permite resumir información compleja en términos sencillos, ayudando a cerrar brechas de conocimiento. Por ejemplo, un paciente podría usar una IA para que le explique un informe médico en lenguaje sencillo. Este empoderamiento es positivo. Sin embargo, también centraliza el flujo de información. Si todos comienzan a depender de unos pocos sistemas de IA para obtener respuestas, estos sistemas se convierten en porteros. Esto genera inquietudes sobre quién controla la IA y qué sesgos pueden influir en las respuestas. Probablemente la sociedad necesite mecanismos (regulación, auditorías independientes o pluralidad de fuentes de IA) para asegurar que ninguna narrativa o agenda única se imponga involuntariamente por la IA.
Pensamiento crítico y educación: Las respuestas fáciles tienen un efecto doble. Por un lado, obtener respuestas rápidas a hechos nos permite centrarnos en pensar más profundo – no necesitamos memorizar datos triviales si la IA puede proporcionarlos. Por otro lado, si los usuarios dejan de analizar fuentes y confían ciegamente en la IA, pueden perder matices o ser inducidos a error si la IA se equivoca. Los sistemas educativos podrían adaptarse poniendo el foco en la alfabetización mediática y las habilidades de verificación (“la IA dijo esto, ¿cómo comprobamos que sea cierto?”). También podríamos ver surgir herramientas para verificar información generada por IA – quizá extensiones del navegador que resalten automáticamente el origen de los datos aportados por IA.
Diversidad informativa: La búsqueda tradicional suele mostrar múltiples resultados, permitiendo al usuario elegir qué enlace abrir, y así ver distintas perspectivas de distintas fuentes. Una IA puede condensar todo en una sola narrativa. ¿Será esa narrativa diversa y representativa? Para preguntas polémicas, lo ideal sería que la IA muestre diferentes puntos de vista (“Sobre este tema, algunos expertos dicen X, mientras que otros opinan Y”). Hay trabajos activos en esa dirección – por ejemplo, en proporcionar respuestas matizadas. Pero existe el riesgo de una monocultura del conocimiento si no se gestiona bien. Sin embargo, la IA también podría ayudar a romper burbujas de filtro al ofrecer una respuesta que sintetiza diversas fuentes, mientras que un usuario podría haber hecho clic en un solo enlace de su preferencia. El resultado real en la diversidad de la información dependerá de las decisiones de diseño de los algoritmos de IA.
Sesgo y equidad: A nivel social, preocupa que la IA pueda reforzar los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Si no se controla adecuadamente, la búsqueda por IA podría, por ejemplo, reflejar prejuicios sociales o infrarrepresentar puntos de vista minoritarios. Esto podría modelar inadvertidamente la opinión pública o marginar a ciertos grupos. Garantizar la equidad en las respuestas de IA – tal vez usando un conjunto equilibrado de fuentes y siendo consciente de atributos sensibles – es un tema de investigación y debate constante. Por ejemplo, si un usuario pregunta “¿Por qué las personas del grupo X son como Y?”, la IA debe gestionar esa pregunta con mucho cuidado para evitar repetir un estereotipo u ofrecer una generalización ofensiva presente en sus datos de entrenamiento. Debería corregir el planteamiento o mostrar información que contrarreste el sesgo.
Regulación y gobernanza: Con la IA ocupando un papel tan central, los gobiernos empiezan a prestar atención. Mencionamos la acción de Italia sobre ChatGPT. La Ley de IA de la UE, que probablemente entrará en vigor en unos años, impondrá obligaciones a los “sistemas de IA de alto riesgo” – posiblemente incluyendo aquellos que influyen en la opinión pública (la búsqueda podría incluirse). Esto podría requerir mayor transparencia sobre cómo se generan las respuestas de IA, e incluso supervisión algorítmica. También entran en juego los factores antimonopolio: si solo unas pocas empresas dominan la IA, ¿creará eso problemas de competencia? Ya se observa la concentración de expertise en IA en grandes firmas. Sin embargo, los esfuerzos de código abierto pueden contrarrestar eso, y los reguladores podrían incentivar ecosistemas abiertos (como exigir interoperabilidad – permitiendo que servicios de terceros se conecten con los asistentes de IA, igual que cualquier web puede aparecer en la búsqueda de Google).
Interacción social y conducta: Si los asistentes virtuales llegan a ser compañeros extremadamente competentes, pueden producirse efectos sociológicos – la gente podría interactuar más con la IA para informarse o incluso para sentirse acompañada, y menos con expertos humanos o sus pares. Por ejemplo, en vez de preguntar a un amigo o un profesor, alguien podría consultar siempre a la IA. Esto podría afectar cómo se comparte el conocimiento entre personas. También puede derivar en problemas de aislamiento si no se equilibra – aunque, por otro lado, la IA podría ayudar a ciertas personas (como aquellas en el espectro autista o con ansiedad social) a practicar la comunicación de manera menos estresante. El efecto social global es difícil de predecir, pero a medida que los asistentes de IA se vuelvan habituales, surgirán nuevas normas de uso (por ejemplo, ¿será de mala educación usar un asistente de AR para buscar información mientras conversas cara a cara? Lo sabremos, como sucedió con los smartphones).
Equidad global: Un aspecto positivo es que los modelos de IA pueden ser multilingües y ayudar a conectar a más partes del mundo. Ya, Bing y la IA de Google soportan muchos idiomas. Alguien en una zona rural, con educación formal limitada pero un smartphone básico, puede acceder al conocimiento mediante consultas por voz en su idioma nativo y recibir respuestas leídas – algo que buscar en la web en inglés quizá les impedía. Esto podría acelerar el desarrollo y la educación. Varias compañías tienen iniciativas para entrenar modelos en más lenguajes y para idiomas con pocos recursos digitales. Sin embargo, hay que asegurar que la información en esos idiomas sea sólida y no solo traducciones de una única perspectiva.

En general, las implicaciones empresariales y sociales de la búsqueda dominada por IA son profundas. Estamos, esencialmente, cambiando la forma en que los humanos interactúan con el conjunto del conocimiento registrado. Las empresas tendrán que adaptarse a nuevos modos de descubrimiento y competencia, probablemente asociándose más con plataformas de IA o desarrollando sus propias capacidades en IA. La sociedad deberá adaptar normas, educación y posiblemente regulaciones para asegurar que este nuevo paradigma beneficie a todos y mitigue los daños. Es un futuro emocionante, que recuerda a la transición cuando la propia Internet cobró protagonismo, pero ahora el intermediario es una IA.

Conclusión:

El futuro de la búsqueda y navegación en internet, impulsado por la IA, promete una experiencia más personalizada, conversacional e integrada. Las estrategias de SEO están cambiando para alinearse con la comprensión de la IA; están surgiendo nuevas herramientas impulsadas por IA que responden directamente a nuestras consultas; la búsqueda en lenguaje natural y multimodal se está convirtiendo en la norma; y nuestros asistentes digitales son cada vez más capaces y proactivos. Detrás de todo esto, los modelos de lenguaje grandes y la búsqueda vectorial neuronal son las tecnologías que están permitiendo este cambio.

Si bien los beneficios en términos de comodidad y accesibilidad son inmensos, estos desarrollos también obligan a reconsiderar los modelos de negocio, las normas éticas y cómo valoramos la información. La web tal como la conocemos está evolucionando de un índice estático de páginas a una plataforma dinámica de conocimiento y cumplimiento de tareas, curada por la IA. En esta transición, mantener una web abierta y saludable —donde la información sea creíble, diversa, y los creadores sean recompensados— será un desafío clave.

Estamos al inicio de esta transformación de la búsqueda impulsada por la IA. Es probable que los próximos años traigan innovaciones que apenas podemos predecir, así como lecciones aprendidas de los primeros tropiezos. Si mantenemos el enfoque en las necesidades del usuario, la equidad y la colaboración entre las partes interesadas (empresas tecnológicas, editores, reguladores, usuarios), el futuro de la búsqueda puede ser uno en el que la IA capacite a todos para encontrar exactamente lo que necesitan —y hacerlo con confianza y facilidad.

Fuentes:

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