Aunque se viene hablando de inteligencia artificial desde mediados del siglo pasado, la última revolución tecnológica radica en la forma de comunicarnos con ella. Esta es una tendencia que se basa en la IA conversacional. ¿Qué representa y hacia dónde nos dirigimos?

Para empezar, es necesario diferenciar la inteligencia artificial conversacional de los chatbots tradicionales. Mientras que estos últimos son programas basados en reglas predefinidas que responden a entradas específicas, la IA conversacional va mucho más allá al utilizar tecnologías avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático.

La inteligencia artificial conversacional ha evolucionado desde sistemas básicos de respuesta programada hasta convertirse en una interfaz dinámica capaz de razonar y ejecutar tareas complejas. Esta tecnología, que permite a las computadoras simular conversaciones humanas mediante texto y voz, ha trascendido su función original de atención al cliente para integrarse en el núcleo operativo de las empresas.

En la actualidad, su desarrollo está marcado por el surgimiento de la ‘IA agéntica‘: sistemas autónomos que perciben, razonan y actúan para cumplir objetivos empresariales sin intervención humana constante, lo que cambia fundamentalmente la interacción entre humanos y máquinas. El auge de esta tecnología se cimenta en la maduración de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) y la drástica reducción de la latencia en el procesamiento de datos.

Anteriormente, las interacciones por voz sufrían retrasos de varios segundos, lo que rompía la fluidez natural. Sin embargo, para 2025, los avances en arquitecturas de transmisión y computación en el borde han logrado tiempos de respuesta inferiores a los 300 milisegundos. Esta capacidad técnica permite interacciones en tiempo real indistinguibles de una conversación humana, lo que facilita su adopción masiva en infraestructuras críticas donde la velocidad es esencial.

Hablemos de cifras

Según Grand View Research, el tamaño del mercado de IA conversacional se estimó en 11.580 millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance los 41.390 millones para 2030. Este crecimiento no es lineal, sino que se ve potenciado por la integración de capacidades multimodales que permiten a los agentes procesar texto, audio y video simultáneamente, ampliando su utilidad en diversos sectores.

Las razones tras estas inversiones se basan en una lógica muy simple: los múltiples beneficios de esta tecnología, que ha pasado de la simple reducción de costos a la generación de valor y eficiencia operativa medible, representada en la automatización de múltiples verticales de mercado.

Por ejemplo, en el sector de la salud, y según la revista Nature, la automatización de tareas administrativas mediante IA tiene el potencial de reducir el gasto en atención médica de EE. UU. entre 5 y 10 %, lo que equivale a un ahorro anual de entre 200.000 y 360.000 millones de dólares.

En el sector financiero, para Accenture, la productividad podría aumentar entre 20 y 30 %, y los ingresos 6 %, empleando agentes de IA. Además, el uso de estos agentes para prevenir la deserción de clientes y personalizar ofertas ha demostrado incrementar los ingresos por ventas y marketing.

Desafíos de seguridad y proyecciones

A pesar de sus ventajas, la inteligencia artificial, en todas sus versiones, también conlleva riesgos. En el aspecto conversacional, y a medida que la fidelidad de la voz sintética mejora, la seguridad empresarial enfrenta amenazas derivadas de la clonación de voz y los deepfakes. Como muestra, se proyecta que el fraude habilitado por deepfakes costará a la economía estadounidense 40.000 millones de dólares para 2027.

De igual forma, los ataques de vishing (phishing de voz) aumentaron 442 % en 2024, con actores maliciosos utilizando IA para suplantar a ejecutivos y autorizar transferencias fraudulentas. Esto obliga a los departamentos de TI a implementar sistemas de autenticación biométrica y detección de vida más sofisticados.

De cara al futuro, se espera que para 2030 el mercado de la IA conversacional evolucione hacia una inteligencia ambiental más omnipresente. Así, la interacción dejará de ser episódica (iniciar un chat) para ser continua y contextual, con agentes que anticipan necesidades basándose en datos de comportamiento en tiempo real y gestionan de manera autónoma desde la logística de la cadena de suministro hasta las compras domésticas.

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El SEO (Search Engine Optimization), rey indiscutible del mercadeo digital, reinó sin discusión sobre la publicidad en línea durante décadas. Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) y, en particular, los nuevos modos de consulta en línea vislumbran un cambio en el consumo de contenido. ¿Hacia dónde nos dirigimos?

Antes de entrar en materia, es importante aclarar algo: el SEO no está muerto. Ahora, también es cierto que el Search Engine Optimization ya no es el de antes, y la culpa la tiene una tecnología mencionada por todos: la Inteligencia Artificial y su impacto en los hábitos de consulta en internet.

Aunque los orígenes del SEO se remontan al comienzo de Internet, fue hasta 1997 cuando John Audette y su empresa Multimedia Marketing Group acuñaron este término para referirse a las prácticas de optimización de sitios web para motores de búsqueda en la incipiente era del marketing digital.

Durante más de 25 años, la economía digital operó bajo un modelo de referencia donde el usuario realizaba una consulta y el motor devolvía una lista de enlaces. Este modelo atravesó varias revoluciones tecnológicas, como el  Mobile First y la Web 2.0, con el SEO siempre imperante, aunque evolucionando y pasando de métricas como las palabras clave al uso de enlaces externos, entre otras.

Pero en 2024, las cosas cambiaron demostrando la caída del CTR  (Click-Through Rate o Tasa de Clics), que en SEO es el porcentaje de usuarios que hacen clic en un enlace. A finales de 2024 y principios de 2025, aproximadamente el  58.5% de las búsquedas en Google finalizaron sin un clic a una propiedad externa. En dispositivos móviles, esta cifra es aún mayor.

¿Qué ha cambiado?

En esencia, la introducción de resúmenes generados por Inteligencia Artificial ha provocado un descenso en la tasa de clics orgánica para las consultas, alterando la ecuación de retorno de inversión para los creadores de contenido.

Ante este escenario, las métricas tradicionales de tráfico de referencia están perdiendo relevancia frente a la visibilidad dentro de la respuesta generada por la IA. De esta forma, aparecer en la primera posición de los resultados orgánicos tradicionales ya no garantiza ser la fuente citada por la Inteligencia Artificial; la superposición entre el ranking número uno de Google y las fuentes utilizadas por la IA ha disminuido drásticamente. Esto ha forzado a las empresas a adoptar nuevas estrategias de medición.

Del Posicionamiento a la Optimización

Como respuesta a este declive del tráfico tradicional, ha surgido una nueva disciplina denominada Optimización de Motores Generativos (GEO). A diferencia del SEO clásico, que busca posicionar una URL en una lista, el GEO tiene como objetivo que la información de una marca sea extraída, sintetizada y citada por grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o Perplexity.

En este entorno, la unidad de valor deja de ser la página web para convertirse en el dato estructurado y la credibilidad de la fuente. Para lograr esto, se está reestructurando el contenido bajo marcos específicos que favorecen la legibilidad por parte de las máquinas.

Las inteligencias artificiales priorizan contenidos que incluyen datos numéricos únicos, estadísticas recientes y citas directas de expertos reconocidos. Además, se impone una arquitectura de respuesta directa, donde la contestación a la consulta del usuario se coloca en las primeras líneas del texto, facilitando su extracción por parte de los algoritmos.

La Web Agéntica y el Factor Humano

Más allá de la generación de respuestas, la siguiente fase de la evolución digital es la preparación para la IA Agéntica. El marketing está transicionando de un modelo dirigido a humanos a uno donde el software autónomo realiza investigaciones y transacciones en nombre de los usuarios.

En contraposición a la automatización técnica, la única defensa sostenible para los creadores de contenido es el valor humano. Dado que la IA puede generar texto infinito a un costo cercano a cero, el valor de la información genérica ha colapsado. Los buscadores han actualizado sus directrices para premiar el contenido que demuestra experiencia física y autoría verificable. Anécdotas personales, evidencia de uso real de productos y opiniones subjetivas ganan prioridad sobre las síntesis artificiales.

La búsqueda también se está fragmentando hacia plataformas sociales y visuales, especialmente entre las generaciones más jóvenes. Redes como TikTok y Pinterest han formalizado sus roles como motores de búsqueda, obligando a las marcas a optimizar no solo texto, sino también transcripciones de video, audio y elementos visuales.

A esto se suma el auge del «Dark Social« —tráfico proveniente de canales privados como mensajería instantánea—, que complica aún más la atribución, ya que gran parte de las referencias en línea provienen de estas fuentes invisibles para las analíticas tradicionales.

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2025 será considerado como un año clave para la IA, tanto por su volumen de inversión como por el papel de sus diferentes líderes en software y hardware. ¿Hacia dónde nos dirigimos y cómo está cambiando el ecosistema de IA?

¿Qué pensaría de una empresa que recibe ingresos de 13.000 millones de dólares anuales, pero que planea gastar 1,4 billones de dólares en infraestructura? Esto podría parecer irreal o un despropósito, ¿pero su opinión cambiaría si le dijera que esta firma es OpenAI, el líder global de IA?

Porque en 2025, OpenAI, padre de ChatGPT, hizo varios anuncios que podrían generar nuevos negocios que podrían cambiar el ecosistema que rige la IA hoy. Y es que OpenAI está usando su misma deuda y necesidad de cómputo como un modelo de inversión.

Empecemos: en septiembre y octubre de 2025, OpenAI anunció acuerdos con dos de los principales fabricantes de hardware para IA del planeta: Nvidia y AMD. Pero lo más interesante de estos acuerdos es que tanto Nvidia como AMD estarían comprometidas en invertir en OpenAI.

En otras palabras, OpenAI no sólo aseguraría hardware para su demanda de cómputo, sino que recibiría inversionistas que lo ayuden a crecer y abriría el mercado del hardware, tan dependiente de Nvidia.

Rompiendo dependencias

La búsqueda de OpenAI de diferentes proveedores, en lugar de depender de un solo fabricante, también va más allá de los procesadores y se plasma en la nube. Un ejemplo palpable de esto es su alianza con AWS. El acuerdo, firmado en noviembre de 2025, involucra 38.000 millones de dólares, pero más allá de esta cifra es lo que representa es romper la dependencia de Azure de Microsoft.

Recordemos que Microsoft fue el primer gran inversionista de OpenAI con 1.000 millones en 2019 y 13.000 millones adicionales comprometidos en 2024. Sin embargo, en 2025, la sociedad de inversión japonesa SoftBank lideró una ronda de financiación de 30.000 millones de dólares.

Actualmente, OpenAI usa primordialmente las plataformas nube de Oracle y Microsoft. Incluso está asociada con la primera de ellas y Softbank para el gigantesco proyecto Stargate anunciado a comienzos de 2025. Una iniciativa de 500.000 millones de dólares para construir una gran cantidad de capacidad de centros de datos y computación para IA. Porque el proyecto Stargate es considerado un asunto de seguridad nacional para Estados Unidos y tiene buenas razones para preocuparse.

No solo de occidente

Aparte de Estados Unidos, el otro gran protagonista en la carrera de la Inteligencia Artificial es bien conocido por todos: China. De hecho, este país lideró las publicaciones académicas en IA, con más de 24.000 trabajos y 35.000 patentes en 2024, superando a América y Europa combinados. Pero a pesar de sus esfuerzos académicos, China enfrenta un gran problema y es la dependencia del hardware extranjero.

Por ello, en septiembre de 2025, la Administración del Ciberespacio de China (CAC) ordenó a las empresas estatales y gigantes tecnológicos (como ByteDance y Alibaba) que dejen de comprar chips de inteligencia artificial de Nvidia. Todo esto enmarcado en planes quinquenales de desarrollo.

A pesar de sus desafíos, los logros chinos son evidentes como lo demuestran los modelos de lenguaje de sus gigantes como Ernie (Baidu), Qwen (Alibaba) y Hunyuan (Tencent). Paralelamente, la verdadera aceleración del mercado proviene de un grupo de startups disruptivas que están forzando la innovación como ocurrió con DeepSeek o Zhipu AI.

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