La IA generativa ya no es una sola cosa. Pregunta «¿Cuál es la mejor herramienta de IA generativa para escribir contenido de relaciones públicas?» o «¿Es la segmentación de palabras clave tan imposible como convertir paja en oro?», y cada motor tomará una ruta diferente desde el prompt hasta la respuesta.
Para escritores, editores, profesionales de las relaciones públicas y estrategas de contenido, esas rutas importan: cada sistema de IA tiene sus propias fortalezas, transparencia y expectativas sobre cómo verificar, editar y citar lo que produce.
En este artículo de Clicategia, cubriremos las principales plataformas de IA: ChatGPT (OpenAI), Perplexity, Gemini de Google, DeepSeek y Claude (Anthropic), y explicaremos cómo:
- Encuentran y sintetizan información.
- Obtienen y entrenan con datos.
- Usan o saltan la web en vivo.
- Manejan las citas y la visibilidad para los creadores de contenido.
La Mecánica Detrás de Cada Respuesta de IA
Los motores de IA generativa se construyen sobre dos arquitecturas centrales: síntesis nativa del modelo y generación aumentada por recuperación (RAG).
Cada plataforma se basa en una mezcla diferente de estos enfoques, lo que explica por qué algunos motores citan fuentes mientras que otros generan texto puramente de memoria.
- Síntesis nativa del modelo: El motor genera respuestas de lo que está «en» el modelo: patrones aprendidos durante el entrenamiento (corpus de texto, libros, sitios web, conjuntos de datos con licencia). Esto es rápido y coherente, pero puede alucinar hechos porque el modelo crea texto a partir de conocimiento probabilístico en lugar de citar fuentes en vivo.
- Generación aumentada por recuperación (RAG): El motor realiza un paso de recuperación en vivo (búsqueda en un corpus o en la web), extrae documentos o fragmentos relevantes y luego sintetiza una respuesta basada en esos elementos recuperados. RAG cambia un poco de velocidad por una mejor trazabilidad y una citación más fácil.
«Entender la diferencia entre la síntesis nativa y el RAG es crucial. Uno es como un experto que habla de memoria; el otro es como un investigador que consulta libros en tiempo real. Ambos son útiles, pero para propósitos diferentes.»
ChatGPT (OpenAI): El Modelo Primero, la Web en Vivo Cuando se Activa
La familia de modelos de ChatGPT (modelos GPT) está entrenada en conjuntos de datos de texto masivos: texto web público, libros, material con licencia y feedback humano. El modelo base genera respuestas a partir de patrones almacenados. Por defecto, ChatGPT responde desde sus datos de entrenamiento y no rastrea la web continuamente.
Sin embargo, OpenAI añadió formas explícitas de acceder a datos en vivo (plugins y funciones de navegación) que permiten al modelo llamar a fuentes o herramientas en vivo. Cuando se habilitan, ChatGPT puede comportarse como un sistema RAG y devolver respuestas basadas en contenido web actual.
Para los creadores: esperad que las respuestas nativas del modelo requieran verificación de hechos y fuentes antes de la publicación, ya que sin plugins, ChatGPT no suele proporcionar enlaces a las fuentes.
Perplexity: Diseñado Alrededor de la Recuperación Web en Vivo y Citas
Perplexity se posiciona como un «motor de respuesta» que busca en la web en tiempo real y sintetiza respuestas concisas basadas en documentos recuperados. Su comportamiento por defecto es: consulta → búsqueda en vivo → sintetizar → citar.
Perplexity utiliza activamente los resultados de la web en vivo y muestra con frecuencia citas en línea a las fuentes que utilizó. Esto hace que Perplexity sea atractivo para tareas donde un enlace rastreable a la evidencia importa: resúmenes de investigación, inteligencia competitiva o verificación rápida de hechos.
Al recuperar de la web cada vez, sus respuestas pueden ser más actuales, y sus citas dan a los editores un lugar directo para verificar afirmaciones. Sin embargo, ten en cuenta que ser citado por Perplexity no es lo mismo que posicionar bien en Google.
Google Gemini: Modelos Multimodales Atados a la Búsqueda de Google
Gemini es un LLM multimodal desarrollado por Google/DeepMind, optimizado para lenguaje, razonamiento y entradas multimodales (texto, imágenes, audio). Google ha incorporado explícitamente capacidades generativas en la Búsqueda y sus AI Overviews para responder consultas complejas.
Debido a que Google controla un índice en vivo y el Knowledge Graph, las experiencias impulsadas por Gemini se integran comúnmente de forma directa con la búsqueda en vivo. En la práctica, esto significa que Gemini puede proporcionar respuestas actualizadas y a menudo mostrar enlaces o fragmentos de páginas indexadas.
Para los editores, esto crea tanto una oportunidad (tu contenido puede ser citado en un resumen de IA) como un riesgo (los usuarios pueden obtener una respuesta resumida sin hacer clic). Esto hace que los encabezados claros y sucintos y el contenido fáctico fácilmente legible por máquinas sean valiosos.
Claude de Anthropic: Modelos Centrados en la Seguridad, con Búsqueda Web Selectiva
Los modelos Claude de Anthropic están entrenados en grandes corpus y ajustados con la seguridad y la utilidad en mente. Los modelos recientes de Claude (familia Claude 3) están diseñados para la velocidad y tareas de alto contexto.
Anthropic añadió recientemente capacidades de búsqueda web a Claude, permitiéndole acceder a información en vivo cuando sea necesario. Con el despliegue de la búsqueda web en 2025, Claude ahora puede operar en dos modos (nativo del modelo o aumentado por recuperación) dependiendo de la consulta.
«Claude se destaca por su enfoque en la seguridad y la ética, lo que lo convierte en una opción sólida para empresas preocupadas por la privacidad de los datos y la fiabilidad de las respuestas.»
DeepSeek: Jugador Emergente con Stacks Específicos por Región
DeepSeek ofrece LLMs entrenados en grandes conjuntos de datos, a menudo con opciones de ingeniería que los optimizan para hardware o idiomas particulares. Se ha centrado en la optimización para aceleradores no NVIDIA y la iteración rápida de familias de modelos.
Si una aplicación impulsada por DeepSeek utiliza la recuperación web en vivo depende de la integración. Debido a que DeepSeek es un jugador más pequeño/joven en comparación con Google u OpenAI, las integraciones varían considerablemente por cliente y región.
Diferencias Prácticas que Importan a Escritores y Editores
Incluso con prompts similares, los motores de IA no producen el mismo tipo de respuestas ni conllevan las mismas implicaciones editoriales. Cuatro factores importan más para escritores, editores y equipos de contenido:
- Actualidad: Los motores que extraen de la web en vivo (Perplexity, Gemini, Claude con búsqueda habilitada) muestran información más actual. Los sistemas nativos del modelo como ChatGPT sin navegación dependen de datos de entrenamiento que pueden estar desactualizados.
- Trazabilidad y Verificación: Los motores de recuperación primero muestran citas y facilitan la confirmación de hechos. Los sistemas nativos del modelo a menudo proporcionan texto fluido pero sin fuentes, requiriendo una verificación manual.
- Atribución y Visibilidad: Algunas interfaces muestran citas en línea o listas de fuentes; otras no revelan nada a menos que los usuarios habiliten plugins. Esa inconsistencia afecta cuánto trabajo de verificación y edición debe hacer un equipo antes de la publicación.
- Privacidad y Reutilización del Entrenamiento: Cada proveedor maneja los datos de usuario de manera diferente. Algunos permiten exclusiones del entrenamiento del modelo. Otros retienen los datos de conversación por defecto.
Entender los Motores de IA Importa para la Visibilidad
Los diferentes motores de IA toman diferentes rutas desde el prompt hasta la respuesta. Algunos se basan en el conocimiento almacenado, otros extraen datos en vivo, y muchos ahora combinan ambos. Para escritores y equipos de contenido, esa distinción importa: da forma a cómo se recupera, cita y, en última instancia, se muestra la información a las audiencias.
Hacer coincidir el motor con la tarea, verificar las salidas contra fuentes primarias y añadir capas de experiencia humana siguen siendo pasos no negociables. Los fundamentos editoriales no han cambiado. Simplemente se han vuelto más visibles en un panorama impulsado por la IA.
Como señaló recientemente Rand Fishkin, ya no basta con crear algo que la gente quiera leer, tienes que crear algo de lo que la gente quiera hablar. En un mundo donde las plataformas de IA resumen y sintetizan a escala, la atención se convierte en el nuevo motor de distribución. Para los profesionales de la búsqueda y el marketing, eso significa que la visibilidad depende de más que la originalidad o el E-E-A-T. Ahora incluye cuán claramente pueden ser recuperadas, citadas y compartidas tus ideas a través de audiencias humanas y máquinas por igual.
En Clicategia, no solo usamos herramientas de IA; las entendemos a fondo para potenciar las estrategias de nuestros clientes. Sabemos que elegir el motor adecuado puede marcar la diferencia entre un contenido genérico y una pieza de liderazgo de opinión. Si necesitas ayuda para navegar este complejo ecosistema de IA y optimizar tu contenido para la máxima visibilidad y autoridad, hablemos. Podemos ayudarte a integrar la inteligencia artificial en tu flujo de trabajo de manera estratégica y efectiva.
