La búsqueda de Google en la era de la inteligencia artificial: una reorientación económica de la economía de la información digital

La inteligencia artificial: ¿una amenaza inmediata para el modelo de negocio clásico de los motores de búsqueda o un desarrollo estratégico de un mercado ya dominado?

En el primer trimestre de 2025, Google se presenta oficialmente como el líder indiscutible del panorama global de búsquedas. Con una cuota de mercado del 91,55 %, la compañía procesa aproximadamente 8900 millones de consultas de búsqueda al día, lo que se traduce en aproximadamente 103 000 consultas por segundo, o un total de 2,6 billones anuales. En dispositivos móviles, Google mantiene una posición prácticamente hegemónica con una cuota de mercado del 96,3 %. Estas cifras transmiten una imagen de dominio inquebrantable, pero bajo la superficie estadística se esconde un panorama mucho más complejo y volátil de agitación económica. La cuota de mercado por sí sola oculta una transformación fundamental en la naturaleza de la relación de valor entre el volumen de búsquedas, el comportamiento del usuario y los flujos de ingresos obtenidos.

En los últimos meses de 2024, se produjo un fenómeno inusual: la cuota de mercado global de Google cayó por debajo del simbólicamente significativo umbral del 90 % por primera vez en una década. En octubre de 2024, la cuota se situó en el 89,34 %, en noviembre en el 89,99 % y en diciembre en el 89,73 %. Esto marca la primera caída constante por debajo de esta marca desde 2015. Si bien los analistas atribuyen este descenso en parte a los cambios regionales en Asia, este hecho señala la convergencia de varias fuerzas estructurales que están empezando a desestabilizar radicalmente el ecosistema tradicional de los motores de búsqueda. Se trata menos de un éxodo radical de los usuarios existentes que de una transformación del comportamiento de búsqueda y las vías económicas asociadas al éxito.

El modelo de negocio de Google se basa en una arquitectura elegante, pero cada vez más frágil. En 2024, la compañía generó aproximadamente 307 000 millones de dólares en ingresos totales, de los cuales la publicidad en buscadores representó aproximadamente 175 000 millones. Esto representa no solo el 57 % de los ingresos totales, sino que también constituye la columna vertebral financiera de toda la estructura corporativa. La mecánica de este modelo es simple pero eficaz: los usuarios formulan consultas de búsqueda con intención de compra, explícita o implícita; Google presenta anuncios de anunciantes que pagan por clics; los usuarios hacen clic en estos anuncios o en resultados de búsqueda orgánicos; y se crea un mercado tripartito entre usuarios, editores y anunciantes.

Esta arquitectura se ve fundamentalmente desafiada por la integración de la inteligencia artificial, en particular por la tecnología de las "Visiones Generales de IA".

La IA como destructora de modelos de negocio: las métricas del declive

La introducción de AI Overviews por parte de Google marca un antes y un después. Esta tecnología presenta a los usuarios resúmenes sintetizados de información, generados por modelos generativos, directamente en la página de resultados de búsqueda, sin necesidad de acceder a sitios web externos. Su implementación fue sorprendentemente rápida: en enero de 2025, AI Overviews aparecía en el 6,49 % de todas las consultas de búsqueda. Para marzo de 2025, esta proporción se había duplicado hasta alcanzar aproximadamente el 13,14 %. Esto significa que, hoy en día, en más de una de cada siete búsquedas de Google en el mercado estadounidense, la iniciativa de recopilar información mediante síntesis de IA se lleva a cabo antes de que el usuario active un resultado de búsqueda orgánico tradicional o un anuncio de pago.

Las consecuencias económicas de esta expansión no tardaron en hacerse evidentes. Las tasas de clics, la métrica fundamental de todos los modelos económicos del capitalismo digital, reaccionaron drásticamente. Para las consultas de búsqueda que utilizaban AI Overviews, la tasa de clics orgánicos se desplomó del 1,76 % en junio de 2024 al 0,61 % en septiembre de 2025. Esto representa una disminución de aproximadamente el 65 %, o, en términos comerciales, el activo "clic en el resultado de búsqueda orgánico" se ha vuelto aproximadamente dos tercios más volátil bajo la presión de la inteligencia artificial. Al mismo tiempo, los anuncios de búsqueda pagados experimentaron una caída aún más drástica: la tasa de clics se desplomó del 19,7 % al 6,34 %, una reducción del 68 %.

Cabe destacar la interacción entre estos dos efectos: la reducción en las tasas de clics causada por las vistas generales de IA no se limita a las consultas de búsqueda donde se muestran. Las tasas de clics orgánicas también disminuyeron aproximadamente un 41 % interanual en las consultas de búsqueda sin vistas generales de IA. Esto sugiere un efecto conductual más profundo: los usuarios están adaptando fundamentalmente sus patrones de interacción. Están aprendiendo que cada vez vale más la pena hacer clic en los resultados de búsqueda porque los sistemas de IA ya ofrecen respuestas en la página de resultados. Desde una perspectiva teórica, este efecto de aprendizaje podría entenderse como una forma de aversión irracional al riesgo o de formación de rutinas; sin embargo, en realidad, los usuarios están reaccionando racionalmente a un panorama informativo en constante transformación.

Los efectos agregados de esta transformación son sorprendentes por su crudeza. La proporción de "búsquedas sin clics" —búsquedas que no resultan en un clic en un resultado externo— aumentó del 56 % al 69 %. Por el contrario, solo el 31 % de las consultas de búsqueda ahora conducen a un clic en un destino externo. Para los editores y creadores de contenido, esto representa una pérdida de tráfico de proporciones catastróficas. Un análisis de Similarweb reveló que el tráfico orgánico a los sitios web de noticias se desplomó de más de 2300 millones de visitas mensuales a menos de 1700 millones en un año, una pérdida de aproximadamente 600 millones de visitas por mes, o alrededor del 26 % del volumen de tráfico anterior. Los editores individuales reportan cifras aún más dramáticas: una importante revista estadounidense de estilo de vida observó una reducción en su tasa de clics del 5,1 % al 0,6 %, efectivamente una reducción de alrededor del 88 %.

Este no es un ajuste gradual y evolutivo del panorama de los motores de búsqueda. Es una revolución. La implicación para el propio Google es doble y paradójica: por un lado, la integración de AI Overview genera menos clics, mientras que, por otro lado, Google se resiste a la presión de implementar esta función, argumentando que cada clic que no se pierde con ChatGPT es valioso y, por lo tanto, incluso un número reducido de clics es mejor que ninguno. Un memorando interno de Google, que se ha publicado, articuló sucintamente esta tensión cognitiva: Google preferiría perder las búsquedas en declive ante Gemini (el modelo de IA propietario de Google) que ante ChatGPT, porque esto preservaría la posibilidad de retener a los usuarios dentro del ecosistema de Google. En otras palabras, Google se arriesga a una reducción a medio plazo del volumen de tráfico monetizable para mantener su posición de mercado frente a los competidores de IA descentralizada a largo plazo.

Esta estrategia refleja un dilema fundamental del capitalismo de plataformas: cuando la medida tradicional de valor —la generación de clics— se ve presionada, es necesario desarrollar vías alternativas para la creación de valor. Google está experimentando con esto mediante el desarrollo de AI Mode, una experiencia de búsqueda conversacional más completa diseñada para generar una mayor interacción del usuario a largo plazo. El modelo de negocio está pasando de modelos transaccionales («clics del usuario en el anuncio») a modelos potencialmente más integrados o incluso basados ​​en suscripciones. La proyección de ingresos por marketing de búsqueda para 2025 en aproximadamente 190.600 millones de dólares —un aumento de alrededor del 7 % con respecto a 2024— mantiene un optimismo nominalista a la luz de estas tendencias. Sin embargo, es probable que este crecimiento se logre principalmente a través de aumentos de precios (aumento del coste por clic) en lugar de un mayor volumen.

La filosofía del producto de Robby Stein: De Snapchat a la búsqueda con IA

En este contexto, la biografía y la estrategia de producto de Robby Stein, vicepresidente de Producto de Google Search, cobran especial relevancia. Stein se convirtió en una figura clave en el intento de Google de orquestar la transformación de las búsquedas. Su trayectoria profesional es reveladora para comprender la lógica estratégica que subyace a los planes de IA.

Stein es conocido por desarrollar Instagram Stories. Esta decisión de producto ofrece un caso de estudio revelador sobre el desarrollo de productos en condiciones de extrema incertidumbre y cómo las plataformas establecidas pueden neutralizar a la competencia mediante copias "suficientemente buenas". En 2013, Snapchat presentó "Stories", una innovadora función de contenido efímero que desaparece automáticamente en las redes sociales. La innovación fue técnicamente elegante y disruptiva en términos del comportamiento del usuario, estableciendo una nueva categoría de interacción en redes sociales. Snapchat alcanzó aproximadamente 150 millones de usuarios activos diarios en 2016. Instagram, que ya formaba parte del ecosistema de Facebook y contaba con más de 500 millones de usuarios activos diarios, copió la función el 2 de agosto de 2016.

Las consecuencias fueron devastadoras para Snapchat. Instagram Stories alcanzó más de 150 millones de usuarios diarios en seis meses. Las visualizaciones de Snapchat Stories se desplomaron entre un 15 % y un 40 %. En un año, Snapchat se había neutralizado funcionalmente en este segmento. Lo que diferenciaba a Instagram Stories de Snapchat Stories no era la superioridad técnica, sino la operativa: Instagram integró la función en un ecosistema ya dominante, ofrecía mejores análisis para los creadores, permitía el etiquetado de marcas y usuarios (algo que Snapchat no ofrecía) y operaba con la infraestructura técnica existente. Este fue un ejemplo clásico de la economía de plataforma: la escala, la capacidad de integración y la excelencia operativa superaban a la innovación en mercados fragmentados.

En entrevistas recientes, Stein describe su filosofía de desarrollo de productos como guiada por tres elementos clave: Primero, la "mejora continua": un enfoque obsesivo en la optimización iterativa. Segundo, una comprensión profunda del comportamiento del usuario en el contexto de sistemas tecnológicos complejos. Tercero, la disposición a tomar decisiones poco intuitivas cuando los datos así lo exigen.

Esta filosofía se manifiesta en la estrategia de IA de Google. Stein ha declarado públicamente que Google ha identificado tres componentes clave para la "próxima generación de búsqueda": resúmenes de IA (sinopsis rápidas generadas por IA), búsqueda multimodal (imágenes, vídeo, Lens) y modo IA (una experiencia de búsqueda conversacional e interactiva, hasta ahora desconocida para Google). Estos tres elementos están diseñados para converger y crear una experiencia de búsqueda más fluida y completa.

La velocidad de implementación es notable. AI Mode pasó del concepto al lanzamiento en aproximadamente un año, lo cual es excepcionalmente rápido para una empresa de este tamaño. Esto refleja cómo los nuevos líderes de producto de Google, guiados explícitamente por los principios de Stein, están superando la antigua lentitud organizacional.

Sin embargo, la filosofía de Stein también presenta una debilidad estructural: implica una comprensión de la "mejora continua" como un proceso centrado en el producto en sí, y no en sus efectos ecosistémicos y distributivos. Desde una perspectiva puramente centrada en el usuario, las revisiones agresivas de la IA pueden representar un acceso "mejorado" a la información. Pero desde la perspectiva de los editores y del ecosistema web en general, que depende de la generación de clics, constituyen una intervención destructiva. Esto crea un dilema: el gerente de producto que busca maximizar el entusiasmo del usuario puede, al mismo tiempo, socavar el modelo de negocio de la empresa, ya que la experiencia del usuario y la realización comercial no son congruentes.

Dispersión académica: Tres pilares de una transformación fragmentada

En entrevistas recientes, Stein ha ofrecido un marco conceptual para las transformaciones en el panorama de las búsquedas: tres pilares no equivalentes. Esta categorización es más significativa de lo que parece inicialmente, ya que revela cómo Google entiende internamente la fragmentación de su estrategia de búsqueda.

El primer pilar son las Resúmenes de IA. Se trata de resúmenes generados por IA de la información que se presenta en la página de resultados de búsqueda. Funcionan mediante un modelo Gemini especializado (el modelo de lenguaje a gran escala propiedad de Google) que interpreta la consulta de búsqueda, ejecuta una estrategia de búsqueda (denominada "consulta de distribución") en la que el modelo formula y ejecuta automáticamente decenas de consultas auxiliares para obtener contexto y, finalmente, genera una respuesta estructurada. Los Resúmenes de IA están orientados a consultas informativas, como "temperatura del agua hirviendo", "mejores restaurantes en Berlín" o "¿cómo funciona Bitcoin?". No son adecuados para consultas de navegación (donde un usuario busca un destino específico). Tampoco son ideales para consultas comerciales de máxima prioridad (con intención de compra), ya que los formatos de anuncios tradicionales y los listados de productos siguen siendo superiores en estos ámbitos.

El segundo pilar es la búsqueda multimodal, mediada principalmente por Google Lens. Esto permite a los usuarios buscar con información visual: tomar una foto de un objeto y luego preguntar a Google qué es, cómo repararlo y dónde comprarlo. Las tasas de crecimiento de Google Lens son impresionantes: un 15 % interanual, alcanzando aproximadamente 20 000 millones de consultas mensuales. Este es un pilar importante porque demuestra que la búsqueda en Google no se basa únicamente en texto: el medio de interacción se está diversificando.

El tercer pilar es el Modo IA. Este es el experimento más novedoso y conceptualmente más ambicioso. Mientras que las Reseñas de IA están orientadas a respuestas directas (pregunta → respuesta → fin), el Modo IA funciona mediante una interacción conversacional más extensa. Un usuario puede formular preguntas complejas de varios pasos («Busco un restaurante en Berlín, mi amigo es alérgico al cacahuete, me gustaría una terraza, mi presupuesto es de unos 60 euros por persona»), y el Modo IA le proporcionaría recomendaciones paso a paso, las aclararía y refinaría, y le presentaría alternativas. Es menos un buscador y más un agente de información interactivo.

Esta diferenciación de la estrategia de búsqueda en tres modos no del todo equivalentes refleja una metaestrategia de flexibilidad y opciones. Google evita definir una "nueva búsqueda" monolítica y, en cambio, presenta un conjunto de modos de búsqueda que responden a diferentes tipos de consultas y preferencias de los usuarios. Esto resulta estratégicamente inteligente, ya que apuesta por múltiples opciones simultáneamente sin comprometerse con una única innovación que podría no tener éxito universal.

Sin embargo, esta estrategia de cartera también revela una profunda incertidumbre. Monetizar una experiencia de búsqueda fragmentada es más difícil que monetizar una arquitectura unificada. Cuando los usuarios eligen entre diferentes modos, generan inestabilidad en las expectativas, lo que genera abandono. Y si Google ofrece diferentes modos internamente, uno podría canibalizar a otro.

La búsqueda con inteligencia artificial lo cambia todo: cómo esta solución SaaS revolucionará su clasificación B2B para siempre.

El panorama digital para las empresas B2B está cambiando rápidamente. Impulsadas por la inteligencia artificial, las reglas de la visibilidad online se están redefiniendo. Para las empresas, siempre ha sido un reto no solo ser visibles en el mundo digital, sino también ser relevantes para los responsables de la toma de decisiones. Las estrategias tradicionales de SEO y la gestión de la presencia local (geomarketing) son complejas, requieren mucho tiempo y, a menudo, suponen una batalla contra algoritmos en constante cambio y una intensa competencia.

Pero ¿y si existiera una solución que no solo simplificara este proceso, sino que también lo hiciera más inteligente, predictivo y mucho más eficaz? Aquí es donde entra en juego la combinación de soporte B2B especializado con una potente plataforma SaaS (Software como Servicio), diseñada específicamente para las exigencias del SEO y la geolocalización en la era de la búsqueda con IA.

Esta nueva generación de herramientas ya no se basa únicamente en el análisis manual de palabras clave y estrategias de backlinks. En su lugar, aprovecha la inteligencia artificial para comprender con mayor precisión la intención de búsqueda, optimizar automáticamente los factores de posicionamiento local y realizar análisis competitivos en tiempo real. El resultado es una estrategia proactiva basada en datos que ofrece a las empresas B2B una ventaja decisiva: no solo se les encuentra, sino que se les percibe como la autoridad líder en su nicho y ubicación.

Aquí se presenta la simbiosis del soporte B2B y la tecnología SaaS impulsada por IA que transforma el SEO y el marketing GEO, y cómo su empresa puede beneficiarse de ella para crecer de manera sustentable en el espacio digital.

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La cámara de eco del modelo Géminis: arquitectura técnica y sus implicaciones empresariales

La arquitectura técnica subyacente de Gemini, el modelo de IA que impulsa el Modo IA, las Vistas Generales de IA y la búsqueda multimodal, es relevante para comprender por qué Google está impulsando esta transformación. A diferencia de muchos modelos lingüísticos, Gemini está diseñado para ser multimodal desde cero. Esto significa que el modelo integra texto, imágenes, audio y vídeo en una única red neuronal, en lugar de añadir estas modalidades posteriormente. Esto le confiere a Gemini una estructura elegante desde una perspectiva teórica.

Técnicamente, Gemini utiliza una arquitectura denominada transformador-decodificador, optimizada para la eficiencia. El modelo se ejecuta en las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) de Google Cloud, lo que le otorga a Google una ventaja exclusiva en velocidad de inferencia: Google puede ejecutar modelos de IA más rápido y a menor costo que sus competidores que utilizan infraestructuras de nube de propósito general. Gemini puede realizar razonamiento en cadena, desglosando problemas complejos en varios pasos conceptuales antes de formular una respuesta. Esto permite estructuras lógicas más profundas que la generación superficial de tokens de los modelos de lógica descriptiva anteriores.

Fundamentalmente, Gemini está integrado con los repositorios de datos propios de Google. El Google Shopping Graph contiene aproximadamente 50 mil millones de productos, actualizados 2 mil millones de veces por hora a través de feeds de comerciantes. Google tiene acceso a 250 millones de ubicaciones e información de mapas. Google tiene acceso a datos financieros, información del mercado de valores en tiempo real y a toda la web como fuente de contexto. Estos repositorios de datos no son de acceso público; son recursos propios a los que solo tiene acceso Google. Esto le otorga a Gemini (y, por lo tanto, a AI Mode, AI Overviews, etc.) una ventaja fundamental de la que carecen competidores como ChatGPT o Perplexity. OpenAI tiene que depender de datos disponibles públicamente y datos obtenidos a través de API. Perplexity tiene que usar web scraping. Google ya tiene los datos internamente.

Esta arquitectura ilustra por qué la integración de la IA de Google debe considerarse estratégicamente necesaria, no meramente opcional. La infraestructura ya está instalada. Los datos ya están disponibles. La capacidad de procesamiento ya está disponible. La estrategia económicamente racional es utilizar estos recursos. La única pregunta es cuán agresiva debe ser la monetización, dados los efectos secundarios sobre el modelo de negocio tradicional.

El problema de la perplejidad: la competencia en el ruido

Un aspecto que a menudo se pasa por alto en el debate sobre la búsqueda con IA es el papel de Perplexity AI. Fundada en 2022 por Aravind Srinivas, exbecario de Google, Perplexity se posiciona explícitamente como una interfaz de búsqueda nativa de IA. En agosto de 2024, Perplexity contaba con aproximadamente 15 millones de usuarios activos mensuales. La compañía reportó proyecciones de ingresos de alrededor de $40 millones para 2024. OpenAI reportó ingresos proyectados de aproximadamente $11.6 mil millones para 2025 gracias a sus ofertas de API y al uso comercial de ChatGPT Search.

Sin embargo, las cifras agregadas de usuarios revelan un panorama sorprendente: Perplexity y ChatGPT Search en conjunto procesan actualmente aproximadamente 37,5 millones de solicitudes al día para ChatGPT, más un múltiplo de esa cantidad para Perplexity (estimado conservadoramente en alrededor de 10-20 millones), lo que resulta en un total aproximado de 47,5 a 57,5 ​​millones de solicitudes de búsqueda de IA al día. Mientras tanto, Google procesa aproximadamente 14 000 millones de consultas de búsqueda al día. Esto significa que Google procesa entre 250 y 370 veces más consultas de búsqueda que Perplexity y ChatGPT juntos. El tráfico agregado de búsqueda de IA representa aproximadamente entre el 0,1 % y el 0,25 % del tráfico web global total. Esto es ruido, no una señal de un cambio de paradigma.

Esto es significativo porque demuestra que, a pesar de la enorme financiación de capital riesgo a las startups de búsqueda con IA, el bombo mediático en torno a la "revolución de la búsqueda" y las mejoras técnicas genuinas de Perplexity y ChatGPT Search, la clásica Búsqueda de Google sigue siendo la principal fuente de información. Esto no significa que Perplexity y ChatGPT Search sean irrelevantes; al contrario, señalan un cambio en las expectativas de los usuarios. Pero tampoco significa que la posición de mercado de Google esté en peligro existencial.

Sin embargo, estas cifras pueden ser engañosas. Si bien Perplexity representa solo el 0,01 % del volumen de búsquedas diarias de Google a nivel mundial, su penetración entre grupos de usuarios específicos (jóvenes, expertos en tecnología y trabajadores con un uso intensivo de la información) es significativamente mayor. Un analista de riesgo podría argumentar que Perplexity no compite con Google, sino que crea el tipo de usuario que constituirá el grupo de usuarios dominante en diez años. Este es un argumento clásico sobre la disrupción. Sin embargo, es especulación; los datos actuales sugieren una coexistencia de modelos de búsqueda en lugar de un proceso de sustitución.

El colapso editorial: ¿destrucción económica o reestructuración del modelo de negocio?

Para un análisis económico completo, es necesario examinar el proceso destructivo que la integración de la IA de Google ha provocado en los editores. Se trata de un fenómeno real e inmediato, no de una mera proyección. Los editores reportan pérdidas de tráfico del 70 % al 80 %. Una importante revista estadounidense de noticias perdió entre el 27 % y el 38 % de su tráfico entre 2024 y 2025. Un blog especializado en reformas de viviendas perdió aproximadamente el 86 % de sus ingresos, pasando de unos 7000 a 10 000 $ al mes a unos 1500 $ al mes.

Las consecuencias económicas son drásticas. La industria periodística estadounidense perdió aproximadamente 600 millones de visitas mensuales en menos de un año, lo que representa una reducción de aproximadamente el 26 %. Para una industria basada en los ingresos publicitarios, esto se traduce directamente en menos impresiones, menos clics en anuncios, tasas de CPM más bajas (debido a la competencia por un inventario de impresiones más escaso) y una disminución de los ingresos generales.

Este es un ejemplo clásico de externalización económica de efectos negativos. Google internaliza las ganancias derivadas de la mejora en la experiencia del usuario (los usuarios no tienen que hacer clic, reciben respuestas instantáneas), pero externaliza los costos a los editores que ya no generan tráfico. Esta distribución asimétrica de costos es una característica estructural de las economías de plataforma, donde los operadores de las plataformas tienen poder de negociación para desplazar los centros de costos.

Algunos editores están empezando a experimentar con modelos que se adaptan a esta nueva realidad: en lugar de optimizar el volumen de tráfico, optimizan las menciones de marca en los resultados de la IA. Si Google genera una respuesta para "mejores restaurantes de Berlín", la mención de un restaurante específico podría ser más valiosa para ese restaurante que un clic, ya que refuerza el reconocimiento de marca y crea un punto de entrada prioritario. Los usuarios que leen respuestas de la IA que mencionan un restaurante específico podrían estar más predispuestos a visitarlo más adelante, incluso si no hacen clic de inmediato.

Esto no supone ningún consuelo para los editores que dependen de la monetización inmediata del tráfico. Sin embargo, sí apunta a una posible reestructuración de sus modelos de negocio: pasar de "volumen de tráfico × CPM publicitario" a "autoridad de marca × suscripción a contenido premium" o "autoridad de marca × relaciones con socios de alto valor".

La pregunta de facturación sin resolver: ¿Quién paga los datos de entrenamiento?

Un aspecto sutil pero importante, aunque sistemáticamente ignorado, es la cuestión de la atribución de los datos de entrenamiento. Los modelos de IA que impulsan AI Overviews, AI Mode y ChatGPT Search se entrenaron con datos web creados en un 99 % por entidades ajenas a la IA. Las editoriales pagan a los periodistas para que escriban artículos. Las agencias de noticias pagan a los corresponsales para que recopilen información. Los científicos invierten tiempo en investigación para publicar sus hallazgos. Todas estas entidades financian sus operaciones mediante modelos de negocio basados ​​generalmente en la generación de tráfico o suscripciones directas. Sin embargo, la creación de contenido web se considera un «bien público» si no se compensa mediante la monetización directa.

El proceso de entrenamiento de la IA nunca ha compensado a estos creadores de contenido. OpenAI entrenó a GPT-4 con miles de millones de artículos sin compensar a los editores. Google entrenó a Gemini con contenido web sin compensación. Perplexity entrena sus modelos de manera similar. Esto es técnica y legalmente posible porque implica el "uso legítimo" (según la ley de derechos de autor de EE. UU.), pero es ética y económicamente asimétrico: los creadores de contenido financian el entrenamiento de la IA pero no reciben ninguna compensación directa. En cambio, se ven perjudicados por la reducción del tráfico generado.

Esto podría suponer un riesgo a largo plazo para la industria de la IA. Si los editores no reciben compensación por sus datos de entrenamiento, tendrán menos incentivos para crear contenido de alta calidad. La calidad de la web disminuirá, lo que posteriormente generará un problema para los modelos de IA entrenados con datos web, ya que se entrenarán con contenido de menor calidad. Este es un caso clásico de la «tragedia de los bienes comunes». Algunos actores (en particular OpenAI, con sus recursos comerciales, y Google, con su integración web intrínseca) ya han comenzado a experimentar con fuentes de datos con licencia (por ejemplo, OpenAI colaborando con editores de noticias para la generación de feeds de contenido). Esto podría dar lugar a una nueva norma en la que el entrenamiento de la IA se base parcialmente en licencias. Sin embargo, por ahora, esto sigue siendo la excepción, no la regla.

Desestabilización de la cadena de valor: De los anuncios a… ¿qué?

Un problema económico fundamental que generó la integración de la IA de Google es la cuestión de las vías alternativas de monetización cuando la publicidad tradicional pierde eficacia. La cadena de valor clásica de Google era: el usuario formula una consulta → Google presenta resultados orgánicos + anuncios → el usuario hace clic → el editor o anunciante recibe valor de tráfico o una conversión. Esta cadena de valor sentó las bases de la economía digital durante 25 años.

AI Overviews desestabiliza esta cadena de valor al eliminar el paso del "clic". Google necesita establecer nuevas cadenas de valor. Se están probando varios enfoques:

Primero: Integrar anuncios directamente en las vistas generales y el modo IA. Esto es difícil porque los usuarios entienden explícitamente que estas respuestas generadas por IA no son anuncios. Integrar anuncios en las respuestas de IA conlleva el riesgo de minar la confianza del usuario. Google se muestra cauteloso al respecto.

Segundo: Monetización mediante suscripción. Google está experimentando con versiones premium del Modo IA, que eventualmente podrían ser de pago. Esto significaría que la búsqueda conversacional con IA sería una función premium, mientras que la búsqueda estándar seguiría siendo gratuita. Se trata de un modelo freemium, similar al de Spotify o Adobe. El reto es mantener una tasa de penetración lo suficientemente alta para las versiones de pago como para compensar la pérdida de ingresos por publicidad.

Tercero: Monetización mediante modelos de negocio que no se basen en la monetización de usuarios individuales. Por ejemplo, Google podría ofrecer una "API para búsqueda con IA empresarial" donde las empresas alquilen modelos Gemini específicos para sus necesidades de búsqueda internas. Esto orientaría el modelo de negocio hacia un modelo B2B, similar al de Google Cloud.

Cuarto: Monetización mediante la monetización de datos. Cuando Google realiza millones de interacciones de IA conversacional con los usuarios, genera enormes cantidades de datos sobre su intención de compra. Estos datos son sumamente valiosos para la segmentación publicitaria. Google podría utilizarlos para mejorar la segmentación de los anunciantes, incluso si disminuyen las tasas de clics. Esta es una forma de monetización indirecta.

Ninguna de estas alternativas es tan rentable como la fórmula clásica de "clics × CPM". Sin embargo, en conjunto, podrían crear un nuevo ecosistema de generación de valor.

El dilema estratégico de la mejora incesante

La filosofía de Stein de "mejora continua" choca con una estructura de conflicto fundamental: el proceso de mejora del producto desde la perspectiva del usuario entra en conflicto directo con la estabilidad del modelo de negocio. Un producto mejor (resúmenes de IA que ofrecen respuestas instantáneas) perjudica el modelo de negocio (disminuyen los clics en los anuncios). No se trata de un dilema gradual y moderado, sino de un problema estructuralmente radical.

El problema es aún más complejo porque se trata de una cuestión de tiempo. En teoría, Google podría ralentizar o detener el lanzamiento de AI Overviews. Esto protegería los ingresos publicitarios a corto plazo. Pero también significaría que Perplexity y ChatGPT Search se volverían técnicamente superiores y los usuarios migrarían a estas plataformas. En otras palabras, si no actúa, Google corre el riesgo de perder cuota de mercado frente a competidores que priorizan la experiencia del usuario. Esto crea un dilema del prisionero: todos los actores se ven obligados a maximizar la experiencia del usuario, incluso si esto, en conjunto, conduce a una crisis de monetización.

Otra forma de entender esto: la integración de la IA no es solo una decisión sobre las características; es una estrategia existencial contra la competencia descentralizada. Google debe incorporar capacidades de IA, o la búsqueda migrará a ChatGPT. Sin embargo, esta integración genera problemas inmediatos en el modelo de negocio. Google acepta este sacrificio a corto plazo como necesario para su posición en el mercado a largo plazo.

La paradoja del crecimiento con múltiplos de ingresos decrecientes

Un último punto importante: el volumen de búsqueda de Google sigue creciendo. La tasa de crecimiento anual de las consultas de búsqueda fue de alrededor del 4,7 % en 2025, en comparación con el 4,1 % en 2024. Esto significa que el volumen absoluto de búsqueda está creciendo. Sin embargo, esta expansión se ha producido junto con una disminución de los multiplicadores de monetización. Una consulta de búsqueda en Google vale menos que hace un año porque la probabilidad de un clic es menor.

Si esta tendencia continúa —crecimiento del volumen × disminución de la tasa de monetización—, se generará una economía de "aprovechamiento de las ruinas", donde Google genera más tráfico pero obtiene menos ingresos. Si bien esto beneficia al usuario (más búsquedas, mejor calidad), perjudica a Google (menores ingresos por búsqueda, lo que podría provocar una disminución de los ingresos totales).

La proyección de ingresos por marketing de búsqueda de 190.600 millones de dólares para 2025 (frente a los 178.200 millones de dólares de 2024) sugiere que Google está compensando la pérdida de volumen mediante aumentos agresivos del CPM (obligando a los anunciantes a pagar precios más altos). Se trata de una estrategia a corto plazo: si la eficiencia de Google continúa disminuyendo, los anunciantes acabarán migrando a canales alternativos (por ejemplo, directamente a minoristas, Amazon Ads, TikTok Ads). La proyección actual podría ser ilusoria, no estable.

Innovación bajo presión y el escenario de las circunstancias

La transformación de Google de un motor de búsqueda clásico a una interfaz de búsqueda nativa de IA no es un cambio voluntario de estrategia; es una adaptación forzada frente a múltiples disrupciones simultáneas: ChatGPT/OpenAI como nueva competencia, Perplexity AI como nuevo canal de búsqueda, presión tecnológica interna (Gemini y otros modelos de IA ya están construidos; es irracional no usarlos) y un cambio en las expectativas de los usuarios (los usuarios esperan capacidades de IA en todos los productos digitales).

La filosofía de desarrollo de productos de Robby Stein —mejora constante, optimización constante de la experiencia del usuario y predisposición a la conversión— funciona cuando la mejora del usuario y la estabilidad del modelo de negocio están alineadas. Sin embargo, en el contexto de la disrupción de la IA, estos objetivos entran en conflicto. El enfoque de Stein permite a Google impulsar agresivamente la innovación en IA, pero no ofrece soluciones inmediatas a los problemas del modelo de negocio que esta innovación genera.

El escenario a largo plazo no está claro. Existen varias posibilidades: (1) Google se estabiliza sobre una nueva base económica donde la búsqueda con IA, las suscripciones premium, los servicios B2B y una mejor segmentación de anunciantes se combinan para crear una nueva cartera de ingresos. (2) Google pierde gradualmente cuota de mercado frente a Perplexity, ChatGPT Search y otros modelos descentralizados, ya que estos competidores ofrecen mejores experiencias de usuario y no se ven limitados por modelos de negocio que priorizan la monetización. (3) Una crisis regulatoria impide que Google aproveche su ventaja en datos, y el panorama competitivo permanece fragmentado.

Actualmente, el escenario 1 es el más probable, ya que las ventajas estructurales de Google (base de datos, base de usuarios, infraestructura) siguen siendo sustanciales. Sin embargo, la incertidumbre es real, y la transformación es permanente y estructural, no meramente gradual. En cualquier caso, una cosa está clara: la era de la monetización de búsquedas basada exclusivamente en clics está llegando a su fin. Algo nuevo está surgiendo, pero su forma aún no se ha estabilizado.

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