Industria de la IA | Medidas de austeridad y reducción de costes ocultas en la IA generativa, incluida la reducción del número de palabras: Menos es más barato
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Publicado el: 28 de septiembre de 2025 / Actualizado el: 28 de septiembre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Industria de la IA | Medidas de austeridad y reducción de costes ocultas en la IA generativa, incluyendo la reducción del número de palabras: Menos es más barato – Imagen: Xpert.Digital
La crisis de costes ocultos entre los proveedores de inteligencia artificial generativa
La gran ilusión de la IA: miles de millones en pérdidas y medidas de austeridad: lo que los gigantes tecnológicos te ocultan
La inteligencia artificial está experimentando un auge sin precedentes, pero tras la brillante fachada de la revolución tecnológica se esconden enormes desafíos financieros. Lo que los usuarios perciben como pequeños ajustes técnicos resultan, al analizarlos con más detalle, intentos desesperados de los principales proveedores de IA por controlar sus crecientes costes. Google y OpenAI implementaron cambios casi simultáneamente en septiembre de 2024. A primera vista, estos cambios parecen no estar relacionados, pero revelan un problema mayor al que se enfrenta toda la industria: la monetización de los servicios de IA está muy por detrás de las enormes inversiones y costes operativos.
La IA generativa (Inteligencia Artificial Generativa) es una rama de la inteligencia artificial que se especializa en generar contenido nuevo en lugar de simplemente analizar o clasificar datos existentes.
Este desarrollo es particularmente notable porque demuestra cómo incluso gigantes tecnológicos multimillonarios sufren la presión financiera de su propia innovación. Mientras que OpenAI, a pesar de una valoración de 157 000 millones de dólares, prevé pérdidas de 5 000 millones de dólares para 2024, Google está implementando discretamente medidas que incrementan drásticamente los costes de recopilación y procesamiento de datos. Estos cambios, aparentemente insignificantes, tienen consecuencias de gran alcance para todo el panorama digital y apuntan a una crisis estructural mayor en la industria de la IA.
La revolución silenciosa de Google
Deshabilitar el parámetro num=100
El 14 de septiembre de 2024, Google implementó uno de los cambios más significativos en su infraestructura de búsqueda en años, sin mucha publicidad. El parámetro de URL num=100, que había permitido la visualización simultánea de 100 resultados de búsqueda durante décadas, fue completamente desactivado. Esta innovación técnica tuvo consecuencias de gran alcance para toda la industria del SEO y las aplicaciones de IA.
Si bien este parámetro era una función práctica para los usuarios habituales, era de vital importancia para el sector del SEO. Prácticamente todos los principales proveedores de SEO, como Ahrefs, Sistrix, SEMrush y herramientas de posicionamiento especializadas, lo utilizaban para una recopilación de datos eficiente. Con una sola llamada, podían capturar los 100 primeros resultados, lo que resultaba más rentable y rápido que obtener los resultados página por página.
La desactivación de este parámetro provocó una explosión de costes en el sector del SEO. Las herramientas de posicionamiento ahora tienen que realizar diez consultas independientes para obtener la misma cantidad de datos que antes era posible con una sola consulta. Esto representa un aumento de diez veces en los costes de las consultas y ya ha planteado importantes desafíos técnicos y financieros para varios proveedores de herramientas.
Impacto en los operadores de sitios web
Los efectos fueron evidentes de inmediato en Google Search Console: el 87,7 % de los sitios web examinados experimentaron una drástica disminución en las impresiones medidas. Al mismo tiempo, paradójicamente, la posición promedio de los sitios web mejoró, ya que se registraron menos impresiones de bajo ranking entre las posiciones 11 y 100.
Muchos editores informan de drásticas caídas de tráfico. Sitios de noticias como derwesten.de perdieron el 51 % de su tráfico de búsqueda, express.de el 35 % y focus.de el 33 %. Las razones son complejas: además de los cambios técnicos en Google, las reseñas con IA también influyen, lo que provoca que los usuarios hagan menos clics en sitios web externos.
La motivación detrás de la estrategia de Google
Las razones de la decisión de Google son complejas. Por un lado, el cambio reduce significativamente la carga del servidor, ya que se necesitan procesar menos datos por solicitud. Por otro lado, dificulta que los bots y los servicios de scraping recopilen datos a gran escala, lo cual es especialmente relevante dado el creciente interés de las empresas de IA en los datos de Google.
Otro aspecto es la experiencia del usuario: Google quiere animar a los usuarios a volver a la búsqueda tradicional, donde navegan por varias páginas y pasan más tiempo en el entorno de Google. Esto refuerza la posición de Google como punto de contacto central para la información y reduce la dependencia de la empresa de redirigir a los usuarios a sitios web externos.
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El desesperado control de costes de OpenAI: la dramática caída de las citas
Paralelamente al cambio de Google, OpenAI implementó un cambio igualmente significativo en ChatGPT. Desde el 11 de septiembre de 2024, el chatbot de IA ha mostrado significativamente menos citas y enlaces a sitios web externos. Esta reducción afectó a todos los sectores y tipos de contenido por igual, independientemente de la calidad del contenido o la autoridad de dominio de las fuentes.
Las cifras son alarmantes: según los análisis, las citas en ChatGPT han disminuido hasta en un 90 %. Las cuentas gratuitas de ChatGPT se ven especialmente afectadas, mientras que los usuarios de las versiones de pago experimentan significativamente menos restricciones. Esta situación agrava la discrepancia ya existente entre el tráfico que los sitios web reciben de Google y el tráfico significativamente menor de ChatGPT.
El aumento explosivo de los costes de las funciones de búsqueda web
OpenAI se encuentra bajo una enorme presión financiera. La compañía prevé pérdidas de alrededor de 5000 millones de dólares para 2024, mientras que la operación de ChatGPT cuesta hasta 700 000 dólares diarios. Reducir las búsquedas y citas web es una medida obvia de ahorro, ya que cada búsqueda web requiere recursos informáticos adicionales y llamadas a la API.
El coste de la función de búsqueda web de OpenAI ha aumentado significativamente. Mientras que los modelos anteriores ofrecían acceso gratuito a las búsquedas web, los modelos más recientes cobran el precio completo por los tokens de búsqueda. Un ejemplo ilustra el dilema del coste: una consulta con GPT-4o costaba 0,13 $, mientras que la misma consulta con GPT-5, con los tokens de búsqueda web más completos, costaba 74 $.
Para sus modelos actuales de búsqueda web, OpenAI cobra $25 por cada 1000 visualizaciones para gpt-4o y gpt-4.1, mientras que modelos más potentes como GPT-5 y la serie o cuestan tan solo $10 por cada 1000 visualizaciones. Este precio demuestra claramente por qué OpenAI está recortando drásticamente la entrega de información web.
El número de palabras se reduce: menos es más barato
Además de la reducción en las citas de fuentes, los usuarios han notado otro cambio más sutil: las respuestas de ChatGPT son notablemente más cortas y menos detalladas. Lo que a primera vista podría parecer una optimización para una mayor concisión es, en realidad, otra medida eficaz de ahorro. Cada palabra generada —o, más técnicamente, cada token— consume potencia de procesamiento y, por lo tanto, genera costos directos. Al acortar sistemáticamente las respuestas, OpenAI reduce los costos operativos por consulta.
Esta tendencia es particularmente evidente en comparaciones directas con competidores como Claude de Anthropic o Gemini de Google. Estos modelos suelen seguir ofreciendo respuestas más detalladas, matizadas y exhaustivas a las mismas consultas. Si bien algunos competidores aún se basan en la riqueza de detalles como indicador de calidad, OpenAI parece estar reduciendo deliberadamente su número de palabras para afrontar la carga financiera de su inmensa base de usuarios.
Para los usuarios, esto supone un trabajo adicional. En lugar de una respuesta completa, a menudo reciben solo un resumen superficial y deben extraer ellos mismos la información deseada mediante consultas específicas (el llamado "encadenamiento de indicaciones"). Cada una de estas consultas de seguimiento representa una nueva transacción que, si bien es más económica individualmente, requiere más tiempo y esfuerzo para el usuario. Esta medida se integra perfectamente en la estrategia de reducción de citas: ambas degradan la experiencia del usuario y, en conjunto, generan un ahorro significativo de costos y buscan compensar el enorme déficit financiero de la empresa.
Respuestas más breves, menos fuentes: ¿También observas cómo ChatGPT está reduciendo costos en secreto?
El negocio deficitario de las suscripciones premium
Un problema particular es que incluso la suscripción más cara, ChatGPT Pro, que cuesta $200 al mes, genera pérdidas, ya que los usuarios usan más servicios de lo esperado. El director ejecutivo, Sam Altman, calificó esta situación de "descabellada", reconociendo las dificultades para cubrir los costos.
Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, admitió que la empresa está perdiendo dinero con la suscripción de 200 dólares: «La gente la está usando mucho más de lo esperado». Este sorprendente hallazgo demuestra lo difícil que es para las empresas de IA predecir el coste real de uso y calcular un precio adecuado.
La sorprendente conexión entre ambos cambios
La proximidad temporal de ambos eventos es más que una coincidencia. ChatGPT suele basarse en información web actualizada para sus respuestas, accediendo a los resultados de Google directa o indirectamente mediante servicios de scraping. Deshabilitar el parámetro num=100 también dificulta considerablemente la recopilación eficiente de datos web para ChatGPT y otros sistemas de IA.
Aplicaciones de IA como ChatGPT se basan en datos web extensos y actualizados para generar respuestas relevantes y precisas. El parámetro num=100 permitió a estos sistemas capturar grandes volúmenes de resultados de búsqueda de forma rápida y rentable y seleccionar las mejores fuentes para sus respuestas.
Al deshabilitar este parámetro, los sistemas de IA ahora deben realizar muchas más consultas individuales, lo que aumenta los costos exponencialmente. Esto explica por qué OpenAI redujo simultáneamente la frecuencia de citas: los costos de proporcionar información web actualizada simplemente ya no eran económicamente viables.
El déficit de financiación de 800.000 millones de dólares
El alarmante pronóstico de Bain & Company
Un estudio reciente de Bain & Company revela un déficit de financiación amenazante en la industria de la IA. Para 2030, empresas de IA como OpenAI, Google y DeepSeek necesitarán generar aproximadamente 2 billones de dólares anuales para cubrir los crecientes costes de la potencia informática y la infraestructura. Sin embargo, los consultores prevén que la industria se quedará unos 800 000 millones de dólares por debajo de este objetivo.
David Crawford, presidente de la Práctica Global de Tecnología de Bain & Company, advierte con urgencia: «Si prevalecen las leyes de escalado actuales, la inteligencia artificial supondrá una carga cada vez mayor para las cadenas de suministro globales». Esta discrepancia entre los ingresos requeridos y los esperados plantea interrogantes fundamentales sobre la valoración y los modelos de negocio de la industria de la IA.
Inversiones masivas versus retornos inciertos
Las principales empresas tecnológicas estadounidenses están impulsando sus inversiones en IA a niveles sin precedentes. Microsoft, Meta y Google planean invertir un total de 215 000 millones de dólares en proyectos de IA para 2025. Amazon ha anunciado inversiones adicionales de 100 000 millones de dólares. Estos gastos se destinarán principalmente a la expansión de centros de datos y al desarrollo de nuevos modelos de IA.
Las inversiones se han más que duplicado desde el lanzamiento de ChatGPT. Para 2024, las cuatro mayores empresas tecnológicas habían invertido un total de 246 000 millones de dólares en IA, un aumento del 63 % respecto al año anterior. A principios de la década de 2030, el gasto anual en IA podría superar los 500 000 millones de dólares.
Demanda energética y desafíos de infraestructura
Bain & Company predice que la demanda global adicional de potencia informática podría alcanzar los 200 gigavatios para 2030, la mitad de los cuales se concentrarán en Estados Unidos. El consumo energético de los centros de datos de IA aumentará de 50 000 millones de kilovatios-hora en 2023 a aproximadamente 550 000 millones de kilovatios-hora en 2030, un incremento de once veces.
Esta enorme expansión tendrá un impacto ambiental significativo. A pesar de la expansión de las energías renovables, las emisiones de gases de efecto invernadero de los centros de datos aumentarán de 212 millones de toneladas en 2023 a 355 millones de toneladas en 2030. El consumo de agua para refrigeración casi se cuadruplicará, alcanzando los 664 000 millones de litros, durante el mismo período.
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El shock de DeepSeek como punto de inflexión
Innovación rentable de China
La startup china DeepSeek ha revolucionado la industria de la IA con su modelo R1. Con un coste de desarrollo estimado de tan solo 5,6 millones de dólares, la compañía ha desarrollado un modelo que puede competir con los modelos estadounidenses, significativamente más caros. En comparación, el desarrollo del GPT-4o de OpenAI costó aproximadamente 80 millones de dólares.
El precio de DeepSeek es muy inferior al de la competencia. Sus modelos son entre 20 y 40 veces más económicos que los de OpenAI. El modelo Reasoner de DeepSeek cuesta 53 centavos por millón de tokens de entrada, mientras que el modelo o1 de OpenAI cuesta 15 dólares por la misma cantidad.
Impacto en la dinámica de la industria
El éxito de DeepSeek desafía las previsiones previas en la industria de la IA. La empresa demuestra que la IA de vanguardia es posible incluso sin presupuestos millonarios, lo que somete a los proveedores consolidados a una considerable presión sobre los precios. Este desarrollo pone de relieve un interesante efecto secundario de las restricciones a la exportación de EE. UU.: las limitaciones técnicas obligaron a la empresa a innovar en software para optimizar el hardware disponible.
En pocas semanas, el asistente de IA de DeepSeek captó el 21 % de la cuota global de usuarios de LLM y desplazó a ChatGPT como la aplicación gratuita más popular en la App Store de Apple. Esta rápida penetración en el mercado pone de manifiesto la volatilidad del mercado de la IA y el peligro que corren los proveedores consolidados con modelos de negocio costosos.
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De lo local a lo global: las pymes conquistan el mercado global con estrategias inteligentes - Imagen: Xpert.Digital
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El dramático impacto en el tráfico del sitio web
El declive de las visiones generales de la IA
Un estudio de Authoritas muestra una reducción significativa de aproximadamente la mitad en las tasas de clics para sitios web de editores en el Reino Unido gracias a las Vistas Generales con IA. Según el estudio, la tasa de clics se reduce un 47,5 % en ordenadores y un 37,7 % en dispositivos móviles con las Vistas Generales con IA. Incluso cuando un sitio web se posiciona en los primeros puestos de las Vistas Generales con IA de Google, la mejora en los clics es mínima.
Un nuevo estudio del experto en SEO Kevin Indig y el investigador de UX Eric Van Buskirk examina sistemáticamente el uso de las Vistas Generales de IA de Google. En un entorno complejo, se observó a 70 usuarios realizando ocho tareas de búsqueda realistas. Esto resultó en aproximadamente 400 interacciones de IA, lo que proporciona información sobre la magnitud de los cambios en el comportamiento de búsqueda web bajo la influencia de la IA.
Las vistas generales de IA reducen significativamente la tasa de clics en enlaces externos. En computadoras de escritorio, la tasa de clics se reduce hasta en dos tercios, y en dispositivos móviles, casi a la mitad. Los usuarios confían cada vez más en la información de la vista general de IA, especialmente para consultas simples o estandarizadas.
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El colapso del tráfico web tradicional
Desde que Google integró las respuestas de IA generativa en las búsquedas en EE. UU. en mayo de 2024 y en Alemania a finales de marzo de 2025, los proveedores de contenido, como sitios de noticias, blogs y foros, han mostrado su preocupación por una disminución significativa en el número de visitantes. Si la respuesta ya está en la página de búsqueda, es frecuente que los usuarios no hagan clic en la fuente original.
El CTR de Publisher Mail Online se redujo en más del 56 % debido a las revisiones de IA. Algunos sitios web experimentaron una caída del tráfico orgánico del 18 % al 64 %. El CTR orgánico puede disminuir hasta un 70 % con la presencia de IA.
Built In informa que el tráfico de búsqueda orgánica para editores podría disminuir un 25 % para 2026. Incluso las tres primeras posiciones sufren caídas drásticas del CTR debido a las IA; las posiciones 4 a 10 experimentan descensos de hasta el 50 %. Un estudio de 1000 sitios web de pymes reveló que el 68 % experimentó pérdidas significativas de tráfico orgánico tras implementar funciones de búsqueda con IA.
La concentración en unas pocas fuentes
El tráfico de referencia de ChatGPT a sitios web ha disminuido un 52 % desde julio de 2024. Las citas de Reddit han aumentado un 87 % y ahora representan más del 10 % del total de citas de ChatGPT. Wikipedia aumentó un 62 % desde su mínimo de julio, captando casi el 13 % de la cuota de citas.
Los tres sitios web principales (Wikipedia, Reddit y TechRadar) representaron el 22 % de todas las citas, un aumento del 53 % en tan solo un mes. ChatGPT ahora prioriza unas pocas fuentes que priorizan las respuestas, mientras que los sitios web relacionados con marcas pierden visibilidad y pierden millones de clics potenciales de referencia.
Averías bajo presión del tiempo
Problemas de generación de imágenes de Google
Los problemas actuales con Google Gemini se manifiestan en varios niveles. Los usuarios llevan semanas reportando fallos fundamentales en la tecnología de imagen, especialmente al generar imágenes en los formatos deseados. El problema generalizado afecta principalmente a la creación de imágenes en formato 16:9, que antes era posible sin problemas, pero que ahora ya no es compatible.
Aún más grave es el fenómeno en el que las imágenes supuestamente se generan, pero no se pueden mostrar. Los usuarios reciben confirmaciones de que las imágenes se han creado correctamente, pero solo ven espacios vacíos o mensajes de error. Este problema ocurre tanto en la versión web como en la aplicación móvil, lo que hace que la función de generación de imágenes sea prácticamente inutilizable.
Falla de comunicación y falta de transparencia
La gestión por parte de Google de estos aparentes errores del sistema es particularmente problemática. La compañía no comunica estos problemas de forma proactiva a los usuarios, a pesar de que llevan semanas presentes. En cambio, el sistema sigue afirmando que todas las funciones funcionan correctamente, mientras que el rendimiento real se ve significativamente reducido.
Las dificultades actuales no deben considerarse de forma aislada, sino que forman parte de una serie de problemas con los sistemas de IA de Google. En febrero de 2024, Google tuvo que desactivar por completo la representación humana en Gemini después de que el sistema generara imágenes históricamente inexactas. Los soldados alemanes fueron representados con rasgos faciales asiáticos y los vikingos con rastas; errores que revelaron problemas fundamentales en la preparación de los datos de entrenamiento.
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Problemas estructurales en el desarrollo de la IA
La prisa de las publicaciones
Los problemas recurrentes apuntan a debilidades sistémicas en el desarrollo de la IA de Google. La compañía parece estar bajo una enorme presión de tiempo para seguir el ritmo de competidores como OpenAI, lo que resulta en el lanzamiento apresurado de productos. Esta mentalidad de "moverse rápido y romper cosas" puede funcionar en otras áreas de la tecnología, pero resulta problemática con los sistemas de IA, ya que los errores tienen un impacto más directo en la experiencia del usuario.
Las condiciones laborales de los subcontratistas responsables de la moderación de contenido y la mejora del sistema agravan aún más estos problemas. Los informes sobre la presión del tiempo, los bajos salarios y la falta de transparencia en la cadena de suministro plantean dudas sobre la calidad de la optimización manual del sistema.
Fragmentación de la arquitectura del sistema
La falta de integración entre los distintos servicios de Google revela deficiencias estructurales. Si bien Google Fotos está incorporando nuevas funciones de procesamiento de imágenes con IA, la generación básica de imágenes en Gemini no funciona correctamente. Esta fragmentación indica una coordinación interna insuficiente y agrava los problemas para los usuarios finales.
Las consecuencias económicas
Impacto en diferentes grupos de usuarios
Los problemas descritos tienen impactos concretos en diversos grupos de usuarios. Los creadores de contenido y los profesionales del marketing que dependen de una generación de imágenes fiable deben recurrir a soluciones alternativas. Esto no solo provoca interrupciones en el flujo de trabajo, sino también costes adicionales para otras herramientas.
La situación es especialmente problemática para los usuarios de la versión de pago Gemini Pro. Pagan por funciones avanzadas, pero a menudo obtienen un rendimiento inferior al prometido. Muchos ya han cancelado sus suscripciones porque las mejoras prometidas no se han materializado.
La pérdida de confianza en los proveedores de IA
La falta de fiabilidad de los sistemas está provocando una pérdida de confianza en Google como proveedor de IA. Los usuarios que dependen de la precisión y la disponibilidad de los servicios recurren cada vez más a proveedores alternativos. Esto podría debilitar la posición de Google en el competitivo mercado de la IA a largo plazo.
Si bien DALL-E de OpenAI y Claude de Anthropic ofrecen resultados más consistentes, Google enfrenta problemas funcionales fundamentales. Lo más sorprendente es que incluso las alternativas gratuitas suelen tener un rendimiento más fiable que las ofertas premium de Google.
Paralelismos con la burbuja puntocom
Dinámicas de mercado similares
Los acontecimientos actuales presentan sorprendentes paralelismos con la burbuja puntocom de principios del milenio. En aquel entonces, el auge de internet provocó valoraciones desorbitadas y culminó en un desplome espectacular. Hoy, las empresas de IA se enfrentan a retos similares: valoraciones astronómicas chocan con modelos de negocio poco claros, mientras que la brecha entre las inversiones y los ingresos reales sigue en aumento.
La valoración actual del S&P 500 equivale a 38 veces las ganancias de los últimos diez años. Solo durante la burbuja puntocom la valoración fue mayor, como señalan los estrategas de Morgan Stanley. Henry Blodget, exanalista estrella de la era puntocom, advierte sobre los asombrosos paralelismos con el auge actual de la IA.
La extraña verdad detrás de la recuperación de EE.UU.
George Saravelos, del Deutsche Bank, lo expresa de forma impactante: «Las máquinas de IA están literalmente salvando la economía estadounidense». Su análisis revela una situación paradójica: el crecimiento económico no proviene de aplicaciones revolucionarias de IA, sino de la mera construcción de «fábricas generadoras de capacidad de IA».
Particularmente controvertido: El banco señala que, sin este gasto tecnológico, Estados Unidos ya estaría en recesión. Un castillo de naipes compuesto por miles de millones de dólares en inversiones mantiene a flote la mayor economía del mundo. Esta extrema dependencia de las inversiones en IA plantea riesgos sistémicos que se extienden mucho más allá de la industria tecnológica.
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Soluciones y perspectivas de futuro
Modelos de negocio alternativos
El aumento de los costes obliga a los proveedores de IA a desarrollar nuevos modelos de negocio. OpenAI está probando un sistema de precios basado en el uso, donde los clientes solo pagan por la potencia de procesamiento que realmente utilizan. Las API por lotes ya ofrecen ahorros de hasta el 50 % para solicitudes que no son urgentes.
Para lograr rentabilidad, OpenAI estaría considerando aumentar los precios de sus distintos niveles de suscripción. La compañía planea aumentos drásticos: se espera que ChatGPT Plus suba de $20 a $22 al mes para finales de 2024, e incluso alcance los $44 al mes para 2029.
La especialización como estrategia de supervivencia
El aumento de los costes de los sistemas de IA de propósito general podría impulsar el desarrollo de soluciones especializadas. En lugar de intentar responder a todas las consultas con datos web actualizados, los sistemas de IA podrían ser más selectivos y recurrir únicamente a costosas búsquedas web para tipos de consulta específicos.
Esto promovería la diversificación del mercado de la IA, con distintos proveedores desarrollando distintas especializaciones. Algunos podrían centrarse en información actualizada, mientras que otros en conocimientos profundos sin conexión a internet.
Nuevos modelos de cooperación
Ya están surgiendo nuevos modelos de colaboración entre proveedores de IA y creadores de contenido. Algunos editores están negociando acuerdos de licencia directa con empresas de IA para recibir una parte justa del uso de su contenido. Este desarrollo podría dar lugar a un nuevo ecosistema en el que los creadores de contenido reciban una compensación directa por el uso de su contenido en sistemas de IA.
Recomendaciones para diversas partes interesadas
Para operadores de sitios web y creadores de contenido
Los propietarios de sitios web deben diversificar sus estrategias y no depender únicamente del tráfico de los motores de búsqueda. Establecer relaciones directas con los usuarios a través de boletines informativos, redes sociales y otros canales será cada vez más importante. Al mismo tiempo, deben mejorar la calidad de su contenido para que se mencione en las respuestas generadas por IA.
En lugar de centrarse en la cantidad, la calidad cobra mayor importancia. Los creadores de contenido deberían centrarse en crear contenido útil y único que aporte valor real. Ya pasó la época en que la optimización SEO bastaba para alcanzar las 100 primeras posiciones.
Para agencias y herramientas SEO
Las agencias de SEO necesitan adaptar sus servicios y centrarse más en las 20 primeras posiciones, ya que estas generan la mayor parte del tráfico real. La era de los análisis exhaustivos del top 100 está llegando a su fin, lo que podría liberar recursos para una optimización más exhaustiva.
Proveedores de herramientas como Semrush y Accuranker trabajan incansablemente para adaptar sus sistemas, pero los mayores costos inevitablemente repercuten en los clientes. Muchas herramientas consolidadas muestran actualmente datos incompletos o incorrectos porque su lógica de rastreo se basaba en el antiguo parámetro num=100.
Para empresas de IA
Las empresas de IA se enfrentan al reto de desarrollar modelos de negocio sostenibles que funcionen tanto para ellas como para los creadores de contenido. Las prácticas actuales de uso gratuito de contenido son insostenibles a largo plazo si socavan la base de sus fuentes de datos.
Para recuperar la confianza de los usuarios, empresas como Google deben implementar cambios fundamentales en su enfoque. En primer lugar, se requiere una comunicación más transparente sobre los problemas del sistema y el mantenimiento planificado. Los usuarios tienen derecho a saber cuándo las funciones no funcionan correctamente.
Medidas de austeridad ocultas y sus consecuencias: el nuevo poder de los gigantes tecnológicos
Los cambios técnicos aparentemente insignificantes en Google y ChatGPT marcan un punto de inflexión fundamental en el panorama de la información digital. Demuestran la dependencia que todo el ecosistema de internet tiene de las decisiones de unas pocas grandes empresas tecnológicas.
El efecto combinado de ambos cambios está acelerando la transformación de una internet basada en enlaces a una internet mediada por IA. Este desarrollo conlleva tanto oportunidades como riesgos: los usuarios obtienen respuestas a sus preguntas con mayor rapidez, pero las bases económicas de la creación de contenido se ven profundamente cuestionadas.
La industria se encuentra en una fase de reorientación en la que es necesario establecer nuevos equilibrios entre proveedores de tecnología, creadores de contenido y usuarios. Los próximos años mostrarán qué actores pueden adaptarse con éxito a las condiciones cambiantes y qué nuevos modelos de negocio surgirán.
El déficit de financiación de 800 000 millones de dólares previsto por Bain & Company podría provocar la consolidación del sector. Solo las empresas con mayor solidez financiera sobrevivirían, mientras que los proveedores más pequeños y las startups podrían desaparecer del mercado. Que la burbuja de la IA se convierta en una corrección controlada o en un colapso drástico depende de si el sector puede desarrollar modelos de negocio viables a tiempo.
Las medidas de austeridad encubiertas de los principales proveedores de IA son solo la punta del iceberg de una crisis estructural mucho mayor. Mientras el público sigue fascinado por las posibilidades de la inteligencia artificial, entre bastidores, las empresas luchan desesperadamente por su supervivencia financiera. La revolución silenciosa ya está en pleno apogeo; sus efectos moldearán el panorama digital en los próximos años.
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