Un algoritmo que no puede explicarse es como un oráculo: fascinante, útil y, al mismo tiempo, inquietante.
Los modelos de lenguaje, los sistemas de recomendación y las herramientas de inteligencia artificial (IA) toman millones de decisiones cada día, desde recomendar un producto hasta aprobar un crédito. Sin embargo, lo que ocurre dentro de estos sistemas sigue siendo un misterio.
Esta falta de visibilidad no es casual, sino consecuencia directa de su complejidad. Y nos sitúa en el centro de uno de los problemas más fascinantes de la tecnología moderna: el problema de la caja negra.
Para los profesionales del marketing, el SEO (optimización para motores de búsqueda) y el análisis digital, esto supone un doble desafío: optimizar la visibilidad en un sistema cuya lógica interna nadie comprende por completo.
Contenido de este artículo
Qué hay detrás de la caja negra
Una caja negra es un sistema que ofrece resultados sin mostrar sus procesos internos. Solo se conoce la entrada y la salida.
Los algoritmos modernos funcionan de esta manera: introducimos datos, obtenemos una decisión, pero lo que ocurre entre ambos extremos es un entramado opaco de probabilidades, ponderaciones y patrones.
La inteligencia artificial ya no se rige por reglas fijas, sino que aprende a partir de la experiencia. Conecta millones de puntos de datos en múltiples dimensiones para generar respuestas probables. Cuanto más grande es el modelo, más difícil resulta comprender por qué responde de determinada forma, incluso para sus propios desarrolladores.
El resultado: sabemos que la máquina funciona, pero no entendemos cómo.
Por qué los LLM (Large Language Models, modelos de lenguaje de gran tamaño) son “cajas negras”
Datos de búsqueda inaccesibles, respuestas variables y dependencias de contexto ocultas son síntomas directos del problema de la caja negra:
| Fenómeno | Relación con el problema de la caja negra |
| Los LLM no publican datos de búsqueda | Falta de transparencia sobre sus mecanismos internos y las interacciones de los usuarios |
| Respuestas diferentes ante la misma pregunta | Modelos no deterministas: mismos inputs → distintos outputs |
| Dependencia de factores contextuales desconocidos (embeddings, historial del usuario) | Decisiones basadas en variables ocultas e imposibles de rastrear |
| Sin posibilidad de seguimiento completo | Solo se observan los síntomas, no la lógica subyacente |
Estos puntos muestran que la optimización para LLM no solo es una nueva disciplina del marketing, sino también un experimento para gestionar la opacidad algorítmica.
El problema de la caja negra como nuevo desafío del SEO
La transparencia es la base de la confianza: en la tecnología, en la ciencia y en los mercados.
Pero en el caso de la inteligencia artificial, esa frontera se difumina. Los sistemas de IA no trabajan con reglas fijas, sino con probabilidades. Aprenden de ejemplos y estiman qué respuesta es más probable que resulte correcta.
Tres factores explican esta falta de transparencia:
- Complejidad de los modelos:
Miles de millones de parámetros interactúan de forma no lineal, lo que hace imposible rastrear las conexiones. - Dependencia de los datos:
Los conjuntos de datos de entrenamiento suelen ser privados o poco documentados. Nadie sabe con precisión qué fuentes han moldeado el modelo. - Dependencia del contexto:
Los modelos de IA consideran entradas anteriores, información de sesión y ponderaciones internas invisibles para el usuario.
Cuando un modelo ofrece un resultado que nadie puede explicar, surgen las preguntas:
- ¿En qué datos se basa la decisión?
- ¿Qué distorsiones contiene?
- ¿Quién asume la responsabilidad si el resultado es erróneo?
Los modelos de lenguaje deciden qué fuentes citar, a quién mencionar y cómo hacerlo, sin una lógica de clasificación visible. Puede y debe seguir trabajando con los factores clásicos del SEO: palabras clave, backlinks, velocidad de carga, estructura de página o E-E-A-T (experiencia, conocimiento, autoridad y confianza), pero sigue sin estar claro si realmente influyen en las decisiones de ChatGPT y otros sistemas similares.
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Observar en lugar de comprender
Con cada nueva generación de modelos de lenguaje, aumenta la comodidad… y también la pérdida de control.
Empresas, medios y usuarios deben aprender a convivir con sistemas cuyas decisiones no pueden interpretarse por completo.
Dado que sus mecanismos internos no pueden hacerse totalmente visibles, surge una nueva práctica: la observación empírica.
En lugar de entender cómo “piensa” un modelo, investigadores y empresas analizan sus respuestas, como si estudiaran el comportamiento de un individuo sin poder acceder a su mente.
Así nacen nuevas formas de medición que permiten detectar cuándo y cómo aparecen marcas o temas en los resultados generados por IA.
El objetivo ya no es explicar el algoritmo, sino identificar patrones y medirlos de forma estadística.
Esta es la nueva forma de seguimiento en IA (AI tracking): basada en datos, pero no determinista.
Aunque no hace transparente la caja negra, permite interpretarla. Aun así, conviene mantener una visión crítica.
Preguntas como “¿cómo confiar en una IA cuyas decisiones no pueden explicarse?” sitúan el problema de la caja negra en el centro del debate y exigen métodos para gestionarlo.
Nuevas métricas para una nueva realidad
La solución no pasa por abrir completamente la caja (algo técnicamente imposible), sino por crear nuevas formas de trazabilidad.
Entre ellas destacan:
- Explainable AI (XAI, inteligencia artificial explicable): herramientas que visualizan los factores de decisión y hacen transparentes las probabilidades.
- Auditorías y monitorización: revisiones periódicas que analizan qué contenidos, fuentes o señales prefiere el sistema.
- Calidad de los datos: cuanto más fiables y equilibrados sean los datos de entrada, más comprensible será el comportamiento del modelo.
El objetivo no es lograr una transparencia total, sino establecer un marco fiable en el que la IA sea explicable, justa y verificable.
A partir de ello surgen nuevas métricas que permiten entender mejor la visibilidad y el impacto:
- Share of Voice (cuota de voz): frecuencia con la que una marca es mencionada o citada en respuestas generadas por IA.
- Interés de marca: incremento del tráfico web directo cuando la marca aparece más a menudo en textos generados por IA.
- Señales de referencia: indicios de que los usuarios descubren marcas a través de recomendaciones de IA.
Estas métricas no revelan el algoritmo, pero ayudan a traducir el comportamiento de la caja negra en señales medibles y a extraer aprendizajes y acciones concretas.
Conclusión: entre el progreso y la responsabilidad
Optimizar para modelos de lenguaje es, en realidad, hacer SEO dentro de una caja negra.
Requiere menos control técnico, pero más comprensión de los datos, capacidad de análisis y pensamiento estadístico.
Cuanto más aprende un sistema, más autónomo se vuelve y menos se ajusta a los modelos de pensamiento humanos.
El desafío no está en abrir la caja, sino en gestionar su opacidad de forma responsable.
El futuro pertenece a quienes sepan interpretar lo que no pueden ver, y aun así logren dirigirlo con criterio.
En nuestra agencia GEO podemos ayudarle a hacerlo: contáctenos y le mostraremos cómo navegar la inteligencia artificial sin perder el control de su marca.
