La IA en la búsqueda exploratoria y el auge de los asistentes inteligentes

En menos de dos años, la inteligencia artificial ha transformado radicalmente la manera en que las personas buscan conocimiento, ideas y soluciones. Lo que antes era una consulta lineal escrita en Google, hoy se ha convertido en un diálogo multidimensional con máquinas capaces de resumir, contextualizar e incluso anticipar lo que el usuario podría necesitar. La llamada búsqueda exploratoria, donde el objetivo no es solo encontrar un dato puntual, sino comprender, comparar y descubrir, se ha consolidado como la nueva frontera de la recuperación de información.

En el centro de esta transformación se encuentran plataformas como Perplexity AI, ChatGPT, Google AI Overview y Microsoft Copilot con integración en Bing. Cada una de ellas representa una estrategia distinta, dirigida a públicos diferentes y con visiones propias sobre el futuro de la búsqueda.

Perplexity AI: el motor de respuestas con citas en tiempo real

Perplexity AI se ha ganado el apodo de “motor de respuestas”. Su propuesta combina modelos de lenguaje de gran escala con indexación web en tiempo real, mostrando siempre las fuentes utilizadas. Para estudiantes universitarios en Madrid, investigadores en Ciudad de México o profesionales en Bogotá, esta transparencia se convierte en un factor diferenciador clave.

Según Similarweb, el tráfico de Perplexity ha crecido más de un 500% interanual, lo que demuestra el creciente interés de los usuarios hispanohablantes por alternativas más abiertas que el ecosistema cerrado de Google.

ChatGPT: el asistente conversacional más popular

Por su parte, ChatGPT sigue siendo el rostro más reconocido de la IA generativa. Con más de 180 millones de usuarios mensuales en 2025, no funciona tanto como un buscador, sino como un compañero de conversación. Su mayor fortaleza es la capacidad de manejar consultas abiertas y complejas: elaborar estrategias de negocio, simular un diálogo experto o generar ideas creativas.

Sin embargo, sin acceso nativo a la web —excepto en versiones de pago o con plugins— ChatGPT puede tener dificultades para ofrecer datos actualizados. Eso lo posiciona más como un asistente creativo y estratégico que como un competidor directo de los buscadores.

Google AI Overview: respuestas integradas en el buscador

Desde 2024, Google AI Overview (AO) integra respuestas generativas directamente en la página de resultados. Esto ha provocado entusiasmo y preocupación a partes iguales. Los usuarios se benefician de resúmenes rápidos, pero los editores y medios hispanos temen la pérdida de tráfico hacia sus páginas.

Datos preliminares de Gartner señalan que para 2026, cerca del 30% de las consultas tradicionales podrían resolverse dentro del propio buscador sin necesidad de visitar sitios web. En países como España, donde la prensa digital depende de los clics publicitarios, el impacto puede ser considerable. Para Google, la apuesta es clara: mantener a los usuarios dentro de su ecosistema reduciendo el número de clics externos.

Microsoft Copilot: productividad empresarial primero

El enfoque de Microsoft Copilot con Bing es distinto. No se presenta como un motor de exploración independiente, sino como una integración dentro de las aplicaciones de Office, Windows y Bing. Su estrategia apunta directamente a las empresas y trabajadores del conocimiento.

Según el informe financiero de Microsoft en 2025, más del 60% de las compañías Fortune 500 ya están probando o desplegando Copilot en sus flujos de trabajo diarios. En América Latina, sectores como la banca y la educación superior han comenzado a experimentar con Copilot para la redacción de informes, la gestión de correos electrónicos o la síntesis de datos internos.

Las alucinaciones de la IA: un problema compartido

Ni siquiera Perplexity, celebrada por su transparencia, está libre de errores conocidos como alucinaciones. Todos los modelos de lenguaje tienden a rellenar vacíos con afirmaciones plausibles pero no verificables.

Un estudio de 2025 sobre 400 referencias académicas generadas por diferentes sistemas reveló que solo el 26,5% eran completamente correctas, mientras que un 39,8% estaban fabricadas o contenían errores. Gartner estima que para 2026, casi un 20% de las salidas de IA en entornos empresariales incluirán errores factuales si no son validadas por humanos.

Lejos de ser un defecto exclusivo de las máquinas, este fenómeno refleja un patrón humano. Psicólogos sociales como Serge Moscovici demostraron que las conversaciones humanas también se basan en representaciones sociales y no siempre en hechos. Del mismo modo, Daniel Kahneman mostró cómo el “Sistema 1” de nuestro pensamiento genera juicios rápidos pero a menudo erróneos. La diferencia es que los humanos anclamos esos juicios en experiencias vividas, mientras que la IA se apoya únicamente en patrones estadísticos.

Intención, cookies y los límites de la experiencia artificial

Una diferencia clave entre Perplexity y Google es el tratamiento de la intención del usuario. Google se apoya en cookies y ecosistemas publicitarios para perfilar al usuario, mientras que Perplexity depende más del análisis semántico de cada consulta.

La desaparición progresiva de las cookies de terceros, impulsada por Google en 2024–2025, reduce la personalización basada en datos de navegación. Esto plantea un dilema: por un lado, limita la capacidad de plataformas como Perplexity de ofrecer respuestas personalizadas; por otro, protege al usuario hispano de un seguimiento excesivo.

A diferencia de los humanos, que interpretamos las intenciones gracias a la memoria, el contexto y la experiencia vivida —lo que filósofos como Merleau-Ponty llamaron la fenomenología de la percepción—, los modelos de IA no poseen un cuerpo ni una biografía. Esto explica por qué sus respuestas pueden ser coherentes pero superficiales en cuanto a la intención real del usuario.

Google Gemini y sus sesgos

El modelo Gemini, que impulsa Google AI Overview, fue entrenado principalmente con datos en inglés estadounidense, lo que introduce sesgos culturales y geográficos. Para los internautas hispanohablantes, esto significa que las respuestas pueden reflejar más la visión digital de Estados Unidos que las realidades locales de España, México, Colombia o Argentina.

A ello se suma la erosión de los datos de comportamiento por la desaparición de cookies, lo que hace que las respuestas dependan cada vez más de patrones generales en lugar de personalizaciones profundas. El resultado son resúmenes fluidos pero no siempre ajustados a contextos hispanos.

¿Podemos confiar en las respuestas de la IA?

El hecho de que el 95% de las páginas web no tengan backlinks explica por qué tanta información valiosa en español queda fuera de los resúmenes generados por IA. En la práctica, estos sistemas no son neutrales: privilegian a quienes ya poseen autoridad SEO.

Esto genera un dilema para los internautas hispanos, especialmente para estudiantes, investigadores y emprendedores: ¿cómo acceder a información fiable cuando los sistemas refuerzan jerarquías preexistentes en lugar de dar voz a nuevas fuentes?

Conclusión: la autonomía requiere confianza

La revolución de la búsqueda exploratoria impulsada por la IA no es neutra. Define qué voces son escuchadas y cuáles permanecen invisibles. En el mundo hispanohablante de 2025, la clave no será únicamente aprender a usar ChatGPT, Perplexity o Copilot, sino garantizar que el conocimiento en español y en nuestras realidades locales esté bien indexado, estructurado y validado colectivamente.

La autonomía que ofrecen los asistentes inteligentes es poderosa, pero esa autonomía solo será real si descansa sobre cimientos de confianza.