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    Home»Tecnología»no está claro cómo ganar dinero cuando la IA conteste a todo
    Tecnología

    no está claro cómo ganar dinero cuando la IA conteste a todo

    LISTIN DIARIO NOTICIA DE HOYBy LISTIN DIARIO NOTICIA DE HOY19 de diciembre de 2025No hay comentarios5 Mins Read
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    no está claro cómo ganar dinero cuando la IA conteste a todo
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    Por estos tiempos hay un gesto que se repite una y otra vez: abrir un chatbot o un modo de búsqueda generativa, escribir una pregunta y esperar una respuesta directa, ordenada y aparentemente definitiva. No hay lista de enlaces ni necesidad de comparar diez páginas para decidir en cuál confiar. La promesa de comodidad es evidente, pero detrás de ese gesto cotidiano se está abriendo una grieta mucho más profunda. Durante años, la búsqueda en internet ha sido una de las grandes máquinas de generar dinero de la industria tecnológica. Si la IA empieza a contestarlo todo por nosotros, la pregunta ya no es técnica, sino económica: quién paga esa respuesta y quién se queda fuera.

    La primera señal clara de que algo se está moviendo llegó en un momento muy concreto del calendario comercial. Durante el último Black Friday, los grandes modelos de lenguaje empezaron a enviar tráfico real a tiendas online de primer nivel. Según datos de Semrush citados por The Wall Street Journaluna veintena de grandes minoristas recibió una media de 183.000 visitas diarias procedentes de herramientas de IA, una cifra todavía pequeña frente a Google, pero casi ocho veces superior a la del año anterior. El volumen sigue siendo marginal, pero la tendencia ya no pasa desapercibida para quienes viven de captar y convertir usuarios.

    Cuando la respuesta sustituye al clic. La búsqueda tradicional funcionaba como un sistema de derivación: cuanto mejor posicionada estaba una página, más tráfico recibiría. La irrupción de la IA altera ese esquema al ofrecer respuestas cerradas que, en muchos casos, reducen o eliminan el paso intermedio. Ese cambio no garantiza mayor calidad ni confiabilidad, los modelos pueden cometer errores, mezclar fuentes o generar información incorrecta. Pero sí transforma el reparto de la atención. Si el usuario deja de salir hacia millas de sitios y la interacción, en muchos casos, se concentra en la plataforma que responde, el modelo económico que ha sostenido la web durante años entra en tensión.

    Ese desplazamiento de la atención ha activado una reacción inmediata en el lado empresarial. A medida que las respuestas generadas por IA empiezan a influir en qué marcas aparecen y cuáles desaparecen del radar del usuario, surge una nueva preocupación: cómo “estar” dentro de esas respuestas. De ahí nace la idea de optimizar para la búsqueda con IA, un terreno todavía difuso en el que conviven agencias tradicionales, startups recién creadas, como Evertune oh Profundoy plataformas que intentan ofrecer métricas, herramientas y promesas de visibilidad en sistemas que, por definición, funcionan como cajas negras.

    Tiendas en línea

    La aparición de la búsqueda con IA no ha generado consenso, sino un choque de interpretaciones. Ud.na parte del sector cree que el cambio es incremental y que las buenas prácticas de siempre siguen siendo relevantes, aunque ahora se expresan de otra forma. Frente a ellos están quienes hablan abiertamente de un cambio de era y defienden que la visibilidad en respuestas generadas requiere una disciplina nueva. Entre ambos extremos se mueven empresas, marcas e inversores, con millones de dólares en juego.

    Las señales que resisten el cambio. En un terreno poco estandarizado, muchas de las tácticas que mejor encajan con la búsqueda generativa no son radicalmente nuevas. Autoridad, contexto y claridad editorial siguen siendo factores relevantes, al igual que ofrecer información útil y verificable. Algunas empresas, explica Semrushestán afinando formatos, resúmenes o estructuras para facilitar la lectura por parte de los modelos, pero sin romper con sus prácticas previas.

    Cuando el contexto social entra en la ecuación. Frente al SEO clásico, la IA parece apoyarse más en señales externas al sitio web. Según datos analizados por Profound, la recencia pesa especialmente en este tipo de respuestas. Y, de acuerdo con Semrush, también gana relevancia el contenido generado por los usuarios, desde foros hasta comentarios en plataformas sociales, que los modelos utilizan como materia prima para entender productos y marcas. Eso introduce una variable difícil de controlar para las marcas: la conversación real. Ya no se trata solo de optimizar páginas, sino de entender que el relato colectivo también influye en lo que la IA devuelve.

    Todas las empresas tech están metiendo IA en todos sus productos. El problema es que nadie los quiere.

    Durante años se ha construido toda una industria alrededor de una premisa muy concreta: aparecer en Google para influir en una decisión de compra. Especialistas en SEO, agencias de marketing digital, herramientas y plataformas publicitarias han vivido de optimizar la visibilidad, información y mensajes que llevaban al usuario hasta una tienda. Ese sistema funcionaba porque la búsqueda actuaba como intermediaria y derivaba al potencial comprador. Si la IA empieza a responder, recomendar y priorizar o sugerir qué enlace mostrar para comprar, el engranaje entero se reconfigura. La pregunta ya no es solo cómo atraer visitas, sino cómo ganar dinero cuando la intermediación cambia de manos.

    Imágenes | Google | Austin Distel | 1981 digitales

    En Xataka | El riesgo de que OpenAI quiebre va mucho más allá de su futuro como empresa: de ello depende de todo el sector

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