En Chile, las empresas están incorporando inteligencia artificial a una velocidad que hace pocos años habría parecido improbable. Agencias, comercios, profesionales y departamentos de marketing utilizan estas herramientas para investigar mercados, redactar contenidos, preparar campañas o analizar competidores. Los clientes también cambiaron: antes buscaban principalmente en Google; hoy pueden consultar ChatGPT, Gemini, Perplexity o Copilot y recibir una recomendación en segundos. El problema aparece cuando esa comodidad se confunde con certeza.
Una IA puede producir una respuesta impecablemente redactada y, al mismo tiempo, equivocarse en un dato esencial. Para el SEO y el marketing digital, donde una dirección incorrecta, una fuente inexistente o una interpretación errónea puede terminar publicada frente a miles de personas, la experiencia humana conserva un valor difícil de sustituir.
El criterio humano sigue siendo una ventaja en un mercado dominado por algoritmos
La inteligencia artificial resulta extraordinariamente útil para procesar información, encontrar patrones, organizar grandes cantidades de datos o acelerar labores repetitivas. Sin embargo, trabajar más rápido no significa necesariamente tomar mejores decisiones.
Un especialista experimentado puede advertir algo que un sistema automatizado no siempre detecta: una palabra clave con muchas búsquedas puede atraer al público equivocado. Una página con tráfico creciente puede generar pocos negocios. Un competidor aparentemente dominante podría ocupar Google gracias a consultas informativas que jamás terminan en una venta.
Ese juicio nace del conocimiento del mercado, de conversaciones con clientes y de años observando cómo las personas realmente compran.
La estrategia humana comienza preguntándose qué necesita el negocio. La automatización, en cambio, necesita recibir correctamente el problema antes de intentar resolverlo.
La diferencia parece pequeña, pero cambia una campaña completa.
El fenómeno resulta todavía más interesante debido al crecimiento de las búsquedas sin clic. El estudio publicado por SparkToro en 2024, elaborado a partir de datos de clickstream de Datos, estimó que el 58,5% de las búsquedas de Google en Estados Unidos y el 59,7% en la Unión Europea terminaban sin clic. Esto obliga a mirar la visibilidad desde otra perspectiva: una marca puede generar reconocimiento incluso cuando el usuario no visita inmediatamente su sitio.
Para el profesional de marketing aparece, entonces, una tarea mucho más delicada. Debe decidir dónde merece la pena competir por tráfico, dónde interesa ganar notoriedad y qué contenidos deberían convertir a una empresa en referencia.
Las alucinaciones muestran dónde termina la confianza automática
Existe un riesgo particularmente incómodo porque no siempre resulta evidente a primera vista: las alucinaciones.
Cristian Barría Huidobro abordó este problema en 2024 en Alucinaciones de la inteligencia artificial, impacto en tecnología, política y sociedad. El artículo señala que el contenido generado mediante IA puede incorporar alteraciones capaces de producir resultados imprecisos o directamente falsos, con posibles repercusiones económicas, reputacionales, políticas y personales.
En marketing aquello no es una discusión teórica.
Una IA podría confundir características de dos productos, adjudicar una certificación que una empresa nunca obtuvo, entregar una cifra desactualizada, interpretar mal una regulación o presentar como comprobada una afirmación que solamente parece razonable.
Aquí aparece la falibilidad, es decir, la posibilidad de equivocarse incluso cuando una respuesta presenta una apariencia convincente. En sistemas generativos, esa condición obliga a mantener controles humanos cuando la información terminará publicada bajo la responsabilidad de una marca.
La investigación recopilada para este análisis también recoge el trabajo de Gustavo Aldegani, publicado en 2025 por la Universidad de Belgrano, que plantea una cuestión todavía más profunda: sesgos y alucinaciones no deberían observarse únicamente como accidentes ocasionales, sino dentro de las limitaciones propias de estos sistemas.
El peligro empresarial no consiste simplemente en que la IA pueda equivocarse. Consiste en que puede hacerlo utilizando un lenguaje tan fluido que el error resulte perfectamente creíble.
Los 10 errores y alucinaciones de IA más comunes
- Inventar hechos o antecedentes
La IA puede completar información que desconoce con datos aparentemente razonables. Por ejemplo, atribuir a una empresa 30 años de experiencia cuando esa información nunca fue publicada. - Crear fuentes académicas inexistentes
Al solicitar estudios, puede generar títulos, investigadores, universidades, revistas e incluso DOI que tienen apariencia académica, pero que no existen realmente. - Atribuir incorrectamente una investigación
El estudio puede ser auténtico, pero la IA puede confundir sus autores, universidad, institución, fecha de publicación o procedencia. - Inventar estadísticas y porcentajes
Es posible recibir afirmaciones como “el 73% de los consumidores prefiere…”, acompañadas de una supuesta investigación que no respalda realmente esa cifra. - Confundir empresas, marcas o personas
Cuando existen nombres semejantes, una IA puede mezclar servicios, ejecutivos, ubicaciones, productos o trayectoria de organizaciones diferentes. - Entregar información desactualizada
Un usuario puede recibir precios antiguos, normativas derogadas, productos discontinuados, autoridades que ya cambiaron o direcciones de establecimientos que dejaron de funcionar. - Inventar características de productos
Durante una comparación puede atribuir a un equipo potencia, materiales, certificaciones, compatibilidad o funciones que el fabricante nunca declaró. - Interpretar incorrectamente una fuente verdadera
No siempre se inventa la fuente. A veces el documento existe, pero la IA extrae una conclusión diferente de aquello que realmente señala la investigación. - Responder con excesiva seguridad cuando existe incertidumbre
Uno de los problemas más difíciles de detectar aparece cuando una respuesta equivocada utiliza un lenguaje categórico, ordenado y convincente, haciendo que el usuario tenga pocas razones para sospechar del error. - Construir una respuesta correcta sobre una premisa falsa
Si el usuario entrega inicialmente un dato equivocado, la IA puede aceptarlo y continuar desarrollando argumentos sobre esa base, en vez de cuestionarlo. El resultado puede parecer perfectamente lógico aunque toda la conclusión parta de información incorrecta.
Estas situaciones explican por qué la revisión humana, la comprobación de fuentes primarias y la validación de cifras, autores y documentos siguen siendo fundamentales, especialmente cuando la IA se utiliza para SEO, marketing digital, contenidos profesionales o investigación.
SEO humano significa interpretar antes de optimizar
Un buen trabajo SEO nunca ha consistido únicamente en colocar keywords.
Hay que comprender cómo busca una persona, qué problema intenta resolver, qué conoce antes de llegar a una página y qué información necesita para tomar una decisión. También se requiere experiencia para separar una oportunidad comercial de una simple cifra atractiva dentro de una herramienta.
Un profesional puede descubrir, por ejemplo, que una empresa industrial recibe consultas utilizando el nombre cotidiano de una máquina, mientras el fabricante insiste en describirla únicamente mediante su denominación técnica. Ambos conceptos son correctos. La diferencia está en comprender el lenguaje real del comprador.Por eso una estrategia SEO conducida con criterio humano observa:
oportunidades que una herramienta estadística puede pasar por alto.
- Intención detrás de las búsquedas y no únicamente volumen;
- Diferencias lingüísticas propias del mercado chileno;
- Consultas comerciales frente a búsquedas puramente informativas;
- Comportamiento y dudas reales de los clientes;
- Estacionalidad y condiciones particulares de cada industria;
- Reputación y experiencia comprobable de la empresa;
La IA puede ayudar a procesar todos esos antecedentes. La decisión sobre qué hacer con ellos continúa requiriendo contexto.
GEO tampoco puede reducirse a escribir artículos mediante inteligencia artificial
La aparición de buscadores generativos agregó otra capa al problema.
El estudio GEO: Generative Engine Optimization, de Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande, presentado en KDD 2024, formalizó un marco para estudiar la optimización de contenidos dentro de motores generativos. Sus experimentos mostraron que determinadas estrategias podían incrementar hasta un 40% la visibilidad en respuestas generativas, aunque los propios investigadores observaron que su eficacia variaba según el dominio analizado.
Ese último detalle merece atención. No existe una receta universal.
Lo que funciona para una consulta financiera no necesariamente será la mejor fórmula para turismo, maquinaria industrial, medicina, construcción o servicios profesionales. El conocimiento sectorial vuelve a entrar en escena precisamente cuando la automatización parecía destinada a resolverlo todo.
El profesional debe determinar qué merece ser publicado, cuáles son las fuentes adecuadas, qué afirmaciones requieren respaldo, cómo se relaciona una empresa con determinada categoría y qué información puede convertirla legítimamente en referencia.
La IA sirve como herramienta. No debería transformarse automáticamente en editora, investigadora, estratega y verificadora de su propio trabajo.
La experiencia real produce algo que una máquina no puede inventar
Una empresa posee información que probablemente no existe en ningún modelo.
Conoce las preguntas que reciben sus vendedores. Sabe por qué un cliente abandona una cotización, cuáles son las fallas habituales de determinado producto, qué comunas concentran la demanda, qué soluciones han funcionado en terreno y qué errores cometen habitualmente los compradores.
Ese conocimiento constituye material extraordinario para SEO y Posicionamiento IA.
Un artículo escrito desde esa experiencia puede incluir observaciones propias, fotografías, mediciones, casos, comparaciones y respuestas nacidas del trabajo cotidiano. Eso crea diferenciación real, mientras que producir cientos de textos genéricos con IA puede terminar multiplicando información que ya existía en Internet.
Incluso Google ha mantenido públicamente una posición centrada en la calidad y utilidad del contenido antes que en el mecanismo utilizado para producirlo. La cuestión relevante, por tanto, no debería reducirse a la falsa disputa entre “humano o IA”. El desafío consiste en determinar qué aporta conocimiento original, experiencia y utilidad a quien está buscando una respuesta.
En ese terreno, la intervención profesional sigue siendo decisiva.
El marketing necesita personas porque las personas siguen comprando
Existe otra dimensión que las métricas no alcanzan a explicar completamente.
Una persona puede buscar “mejor abogado laboral”, “empresa de pozos profundos” o “agencia SEO en Chile”, pero detrás de esas palabras existe una circunstancia concreta. Tal vez necesita resolver un problema urgente. Quizás está comparando tres presupuestos. Puede estar desconfiando de una contratación anterior que salió mal.
El marketing eficaz interpreta esos matices.
La casuística, entendida como el análisis de situaciones particulares para comprender un problema más amplio, permite descubrir precisamente esas diferencias entre clientes que parecen iguales dentro de una estadística.
Por eso las mejores estrategias combinan tecnología con observación humana. La IA puede colaborar en investigación, clasificación, análisis de grandes conjuntos de información, detección de patrones y producción preliminar. Después debe entrar el especialista para contrastar, cuestionar, editar y decidir.
La ventaja competitiva no estará necesariamente en utilizar más inteligencia artificial que los demás, sino en utilizarla mejor y saber cuándo no confiar en ella.
Una estrategia donde SEO, GEO y experiencia humana trabajan juntos
La discusión tampoco debería plantearse como SEO contra GEO, ni como personas contra máquinas.
Una empresa necesita posicionamiento orgánico porque Google y Bing continúan siendo puertas fundamentales hacia la información. Al mismo tiempo, necesita preparar su presencia digital para sistemas generativos capaces de recuperar fuentes, sintetizarlas y convertirlas en respuestas.
SEO aporta arquitectura, rastreabilidad, contenidos, autoridad y visibilidad orgánica. GEO incorpora el desafío de ser comprendido, recuperado y eventualmente citado dentro de respuestas generadas por IA. La experiencia humana conecta ambos mundos con los objetivos comerciales verdaderos.
El estudio de Aggarwal y sus colaboradores ofrece una señal interesante: los motores generativos abren una nueva frontera para quienes producen contenidos y buscan visibilidad. Pero la investigación de Barría recuerda simultáneamente que estos sistemas pueden producir información falsa o imprecisa.
Las dos ideas pueden convivir perfectamente.
La inteligencia artificial representa una oportunidad extraordinaria para el marketing, pero su utilidad aumenta cuando existe una persona competente detrás verificando aquello que la máquina propone.
Posicionamiento.cl y las Agencias GEO y SEO en Chile
Posicionamiento.cl integra experiencia humana, SEO y Posicionamiento IA
En Posicionamiento.cl se desarrollan estrategias para empresas que necesitan competir tanto en los buscadores tradicionales como en los nuevos espacios de respuesta generativa. Sus servicios comprenden posicionamiento orgánico SEO, auditorías y optimización de sitios web, arquitectura de contenidos, investigación de palabras clave, redacción especializada, enlazado interno, datos estructurados, Schema y construcción de autoridad temática. A ese trabajo se suma el Posicionamiento IA, con estrategias GEO orientadas a mejorar la comprensión de marcas y entidades, fortalecer sus menciones digitales y aumentar sus posibilidades de aparecer como fuentes relevantes en ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot y otros asistentes. La tecnología forma parte del proceso, pero no reemplaza el análisis profesional. Posicionamiento.cl combina herramientas, investigación, experiencia SEO y criterio humano para construir visibilidad basada en información útil, comprobable y capaz de responder a personas reales.
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