Hace unas semanas publiqué un post en el que resumía los resultados de la segunda fase de nuestra investigación sobre la Poliscale: cuando la IA no sabe, inventa.
Lo titulé así porque era lo que observamos empíricamente: de 44 modelos analizados, la mayoría rellenaba sus respuestas con suposiciones antes que reconocer que desconocían la respuesta. De ahí la conclusión: cuando los modelos de IA no saben qué responder, inventan.
Sin embargo, uno de los coautores del estudio, Víctor Gil, me hizo un comentario muy pertinente: la IA no inventa, genera. Y este matiz, aunque parezca técnico, tiene implicaciones muy relevantes para la comunicación y la reputación de las marcas.
La diferencia entre inventar y generar
Cuando hablamos de “invención” en la IA lo hacemos en sentido divulgativo: describe bien la experiencia de usuario cuando la herramienta nos devuelve información que no es cierta. Pensamos: “ya está ChatGPT inventando otra vez”. Pero, en realidad, lo que ocurre es que los modelos generan texto en función de probabilidad y semántica.
En otras palabras: no se “sacan cosas de la manga”, sino que generan la secuencia de palabras más probable según su entrenamiento y los parámetros que los guían. Si la secuencia coincide con la realidad, el resultado es correcto; si no, obtenemos lo que llamamos “alucinación”.
Ejemplos que lo ilustran
- Si escribimos “Pedo Sánchez”, el modelo reconoce que “pedo” es una palabra existente y activa la vía semántica: completa nuestra petición con lo que resulta más coherente.
- Si escribimos “Pedrro Sánchez” (con doble r), al no existir ese término, el modelo activa la vía probabilística: corrige hacia “Pedro Sánchez”, la secuencia más común en su corpus.
Con la Poliscale sucede algo parecido. Al ser un concepto poco difundido, los modelos lo confunden con la PolitiScale, un término mucho más frecuente en internet y sobre el que hay mucho más contenido publicado. No es un error semántico, es un ajuste probabilístico: al no tener suficiente presencia de la Poliscale en sus datos, priorizan la alternativa más habitual y asumen que te estás refiriendo a ese concepto.
¿Por qué importa este matiz para un comunicador/a?
Todo esto que te cuento es un matiz técnico, pero tiene implicaciones directas en comunicación y reputación. Nos muestra que no basta con estar en internet, hay que ser reconocible para los modelos.
Si tu marca no está lo bastante consolidada en el radar de la IA, la puede confundir con otra y asumir erróneamente que se trata de esa (igual que en nuestra investigación asume que nos referimos a Politiscale al no encontrar apenas referencias a Poliscale, que es el concepto que realmente nos interesa).
Este matiz nos recuerda que los modelos no distinguen entre certeza y especulación:
- Cuando una marca o concepto tiene baja presencia digital, los modelos tenderán a sustituirlo por lo más frecuente o reconocido.
- Dicho de otro modo: si tu empresa no tiene suficiente peso en el “radar probabilístico” de la IA, corres el riesgo de ser confundida o invisibilizada.
Lo que la IA genera sobre ti condiciona la percepción de tus públicos, impacta en tu reputación y puede influir en decisiones de negocio.
De la anécdota al reto estratégico
Este detalle técnico refuerza aún más la necesidad de trabajar la visibilidad en los asistentes de IA y la relevancia de añadir al SEO una capa de GEO, es decir, incorporar al posicionamiento en buscadores el posicionamiento en búsquedas con IA.
Igual que hace años aprendimos que “si no estabas en Google, no existías”, hoy necesitamos asegurarnos de que nuestra marca está presente y bien representada en el ecosistema de la IA generativa.
Porque lo que la IA genera sobre ti condiciona la percepción de tus públicos, impacta en tu reputación y puede influir en decisiones de negocio.
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