Cómo los distintos motores de inteligencia artificial crean y citan sus respuestas
Observa cómo ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y DeepSeek varían en sus fuentes de datos, uso de web en tiempo real, normas de citación y otros aspectos.
La inteligencia artificial generativa ya no es algo único y homogéneo.
Si preguntas: “¿Cuál es la mejor IA para crear contenido de relaciones públicas?” o “¿Es realmente imposible la segmentación por palabras clave?”, cada motor responde tomando caminos diferentes desde la consulta hasta la respuesta.
Para escritores, editores, profesionales de relaciones públicas y estrategas en contenidos, estas diferencias son importantes: cada sistema de IA tiene sus propias características, niveles de transparencia y formas de manejar la verificación, edición y citación del contenido generado.
Este artículo revisa las principales plataformas de IA: ChatGPT (OpenAI), Perplexity, Gemini de Google, DeepSeek y Claude (Anthropic), explicando cómo cada una:
- Localiza y sintetiza información
- Obtiene y entrena con datos
- Decide usar o no recursos web en vivo
- Maneja la citación y da visibilidad a los creadores de contenido
El funcionamiento detrás de cada respuesta de IA
Los motores de IA generativa se basan en dos estructuras principales: síntesis proveniente directamente del modelo y generación aumentada con recuperación (RAG).
Cada plataforma usa una mezcla distinta de estos métodos, lo que explica por qué algunas citan fuentes mientras otras crean texto sólo con información interna.
Síntesis nativa del modelo
Aquí, el motor genera respuestas basadas en lo que ya “sabe” el modelo, entrenado con textos, libros, sitios web y datos licenciados.
Este método es rápido y consistente, pero puede generar errores porque crea contenido con base en patrones estadísticos y no en fuentes en tiempo real.
Generación aumentada por recuperación (RAG)
Este método implica:
- Una búsqueda en vivo en un corpus o en la web
- Extracción de documentos o fragmentos relevantes
- Síntesis y creación de respuesta con base en esos datos recuperados
RAG es un poco más lento pero ofrece mayor transparencia y facilidad para citar fuentes.
Dependiendo del producto, se encuentra en diferentes posiciones entre los dos métodos, lo cual explica la presencia o ausencia de citas y fuentes visibles.
Cómo funcionan las principales plataformas
ChatGPT (OpenAI): Modelo base con acceso a web en vivo cuando está habilitado
Se entrena con grandes conjuntos de texto (públicos, con licencia y anotados manualmente). El modelo responde principalmente basándose en esta información almacenada.
Por defecto, ChatGPT no navega en internet, pero dispone de complementos que habilitan la búsqueda en tiempo real y consultas a bases de datos.
Cuando estos están activos, ChatGPT puede actuar como un sistema RAG con respuestas basadas en contenidos actuales, incluyendo citas cuando la integración lo permite.
Para escritores, las respuestas sin acceso a web requieren verificación adicional y consulta de fuentes antes de publicar.
Perplexity: especializado en recuperación en vivo y citación transparente
Perplexity funciona como un motor de respuestas que busca en internet en tiempo real para crear respuestas breves y relevantes basadas en documentos actuales.
Su sistema predeterminado prioriza la búsqueda en vivo y siempre muestra referencias a sus fuentes, lo que es útil para tareas donde la información actual y verificable es clave.
Aunque las fuentes elegidas dependen de su propio algoritmo, la visibilidad de citas facilita la revisión y verificación por parte de editores.
Google Gemini: modelos multimodales ligados a la búsqueda y al gráfico de conocimiento
Gemini es un modelo multiformato desarrollado por Google/DeepMind que procesa texto, imágenes y audio, optimizado para razonamiento y generación generativa integrada en productos de búsqueda.
Dado que Google controla un índice y un gráfico de conocimiento en vivo, Gemini suele entregar respuestas actualizadas que incluyen enlaces o fragmentos de páginas referenciadas.
Esto difumina la línea entre resultados de búsqueda tradicionales y respuestas generadas por IA.
Claude de Anthropic: enfoque en seguridad con búsqueda web selectiva
Los modelos Claude se entrenan con grandes corpus con atención a la seguridad y utilidad. Las versiones recientes tienen alta velocidad y capacidad de contexto amplio.
Desde 2025, Claude incluye búsqueda web para acceder a información actual, alternando entre modos modelo puro o recuperación aumentada según la consulta.
Las políticas de privacidad de Anthropic sobre el uso de datos conversacionales cambian según la cuenta, importante para creadores que consideren cómo se usan sus datos para mejorar el modelo.
DeepSeek: un competidor emergente con adaptaciones regionales y tecnológicas
DeepSeek y empresas similares desarrollan modelos entrenados en grandes conjuntos de datos, con optimizaciones para hardware y lenguajes específicos.
Este motor varía mucho según la región y las integraciones, utilizando a veces sólo el modelo nativo o añadiendo recuperación externa.
Para creadores, es importante monitorizar la calidad, las citas y la adecuación regional del contenido generado con DeepSeek.
Diferencias que importan para escritores y editores
Cuatro aspectos son claves para quienes crean y administran contenido:
- Actualización: Motores con acceso a web ofrecen información más fresca. Los modelos sin navegación dependen de datos entrenados, potencialmente desactualizados.
- Trazabilidad y verificación: Sistemas con recuperación muestran fuentes y facilitan el chequeo. Modelos puros producen texto sin referencias visibles, requiriendo revisión manual.
- Atribución y visibilidad: Hay diversidad en cómo y cuándo se muestran citas, afectando la necesidad de revisión y el crédito a los autores.
- Privacidad y uso de datos: Cada proveedor tiene políticas distintas sobre si los datos de usuarios se usan para mejorar el modelo. Se recomienda no incluir información confidencial en estas herramientas.
Sugerencias para incorporar IA en flujos de trabajo
Para una gestión responsable:
- Usa motores con recuperación para investigación y modelos base para redacción.
- Exige siempre la verificación y el manejo riguroso de citas.
- Considera la IA como un punto inicial, no producto final.
La importancia de entender los motores de IA para la visibilidad
Diferentes motores recorren caminos distintos desde la consulta hasta la respuesta, afectando la forma en que la información se captura, cita y presenta.
Para quien crea contenidos, esto determina la estrategia de verificación, edición y alcance.
Como dijo Rand Fishkin, hoy no basta con crear contenido que se lea, sino que se hable de él.
En un mundo donde las IA resumen y sintetizan, la atención se convierte en el principal motor de distribución.
Para profesionales SEO y de marketing, la visibilidad exige no sólo originalidad o EEAT, sino también claridad para que ideas sean recuperables, citables y compartidas por humanos y máquinas.
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