En los últimos años, la inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y consumimos contenido. En especial, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) están transformando la manera en que recibimos recomendaciones personalizadas, desde productos hasta entretenimiento. Sin embargo, a medida que confiamos más en estas tecnologías para tomar decisiones, surge una cuestión relevante que pocos han evaluado a fondo: la naturaleza inherentemente no determinista de las respuestas que ofrecen, incluso cuando se plantean preguntas idénticas. Este fenómeno se ha evidenciado claramente en un análisis exhaustivo realizado durante cinco meses sobre las recomendaciones de películas clásicas que brindan distintas plataformas de IA. Los resultados remiten a una reflexión importante, tanto para consumidores como para marcas, en el contexto de visibilidad y fidelización digital.
La investigación, llevada a cabo por Trackerly, se centró en una pregunta sencilla pero reveladora: “¿Cuáles son las películas más recomendadas como clásicas por la IA?”. Esta interrogante fue planteada diariamente durante cinco meses a cinco de los sistemas de IA más destacados: ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Perplexity y DeepSeek. A pesar de repetir exactamente el mismo encargo, las respuestas revelaron una volatilidad notable que desafía la idea tradicional de que las recomendaciones digitales son estáticas y predecibles. Por ejemplo, aunque películas como “Citizen Kane”, “El Padrino” y “Casablanca” aparecían frecuentemente en los primeros lugares de las listas, el orden exacto y la descripción asociada variaban cada día e incluso en el mismo sistema. En algunos casos, títulos como “Pulp Fiction” se encontraban en posiciones que oscilaban considerablemente, reflejando una variabilidad significativa.
Esta dinámica fue medida de manera cuantitativa a través de un indicador innovador llamado Posición Relativa de la Primera Mención (RPOFM), que evalúa dónde aparece una película en relación con la longitud total de la respuesta, ofreciendo una idea más precisa sobre la importancia relativa asignada a cada recomendación. Al comparar entre plataformas, algunas mostraron mayor estabilidad que otras. Gemini de Google destacó por su consistencia, manteniendo un ranking estable donde “Citizen Kane” y “Casablanca” competían constantemente por las dos primeras posiciones, y “El Padrino” ocupaba casi siempre el tercer lugar, lo que la convierte en la opción más predecible para las marcas que buscan visibilidad constante. DeepSeek, aunque afectado por problemas técnicos que interrumpieron la recolección de datos, exhibió estabilidad parecida, manteniendo una lista constante de cinco películas en posiciones fijas. En contraste, ChatGPT mostró una notable variabilidad, con cambios frecuentes en el orden y la inclusión de películas en la lista.
Esta inconsistencia se intensificó en plataformas como Perplexity, que, aunque apela a un sistema de citas para fundamentar sus respuestas, resultó ser la más inestable. En ocasiones, Perplexity interpretó la pregunta desde perspectivas alternativas —por ejemplo, sugiriendo filmes relacionados con la inteligencia artificial como “Blade Runner” o “2001: Una odisea del espacio” en lugar de los clásicos tradicionales—, lo que aumenta la imprevisibilidad de sus recomendaciones. Claude, que fue incorporado al estudio posteriormente, mostró una posición intermedia, ofreciendo una base estable de títulos, pero variando en la forma de presentación, alternando entre listados simples y clasificaciones por género. Además, un cambio notorio en Gemini a partir de febrero de 2025 consistió en añadir textos explicativos extensos al final de sus respuestas, lo que aumentó la longitud total del contenido y afectó el posicionamiento relativo de las películas, un hecho que subraya cómo las actualizaciones de plataforma pueden alterar la visibilidad de manera inesperada. Uno de los principales hallazgos de este estudio es que, incluso en un tema tan difundido y establecido como las películas clásicas —un ámbito con abundantes datos en Wikipedia, IMDb, Reddit y sitios especializados—, las respuestas de IA no se mantienen fijas ni reproducibles al 100%.
Este dato es crucial, pues señala que la no determinancia es una característica intrínseca de los modelos y no un error o una falla aislada. Esta volatilidad tiene implicaciones enormes para las marcas y creadores de contenido en la era digital. Si las referencias a películas icónicas sufren fluctuaciones, imagínese el caso de productos emergentes o nuevos temas que carecen del respaldo sólido en los datos de entrenamiento. Las marcas que esperan aparezcan en recomendaciones automáticas pueden encontrarse con visibilidad intermitente, afectando la percepción del consumidor y la eficacia de las estrategias de marketing. Es importante destacar que esta inconsistencia no refleja necesariamente una falla tecnológica, sino una consecuencia del funcionamiento interno de los LLM.
Estos algoritmos generan respuestas probabilísticas basadas en patrones extraídos de vastos corpus de datos. La subjetividad, el debate público, y la diversidad cultural en torno a las películas clásicas influyen en las variaciones de recomendaciones, creando un mapa de visibilidad cambiante. Un punto adicional de interés es cómo la cantidad y calidad de los datos disponibles influyen directamente en la determinancia de las respuestas. Preguntas simples y objetivas, como hechos matemáticos básicos, generan respuestas uniformes. En cambio, áreas subjetivas o con gran cantidad de opiniones divergentes, como las preferencias culturales o evaluaciones artísticas, producen resultados menos predecibles.
Los responsables de marketing deben adoptar una nueva mentalidad frente a esta realidad. No se trata solo de lograr destacarse una vez en un sistema de IA, sino de mantener una estrategia dinámica, orientada a monitorear y adaptar su posicionamiento constantemente frente a las fluctuaciones naturales de los modelos. Herramientas como los indicadores RPOFM pueden ser aliadas valiosas para medir de manera precisa y actuar con rapidez. El estudio de Trackerly también coloca en primer plano la importancia del monitoreo continuo y la experimentación con diferentes plataformas. Algunas IA pueden ofrecer mayor estabilidad, otras mayor diversidad en las recomendaciones, y las estrategias deben ajustarse a estos comportamientos para maximizar la presencia digital.
En conclusión, la denominada era de la inteligencia artificial está redefiniendo la experiencia de consumo y el marketing digital, pero introduce nuevos desafíos ligados a la imprevisibilidad inherente a la tecnología. La no determinancia de las recomendaciones, incluso en temas conocidos, obliga a una reflexión profunda sobre cómo abordar la visibilidad y la relación con el consumidor en un ecosistema rápido y cambiante. Quienes comprendan y acepten esta naturaleza fluctuante estarán en mejor posición para adaptarse y prosperar, utilizando análisis sofisticados y estrategias flexibles que respondan a la volatilidad. La inteligencia artificial no es un solucionar estático, sino una herramienta dinámica que requiere vigilancia constante y acciones proactivas para mantener una presencia efectiva y duradera en la mente del público.
