La irrupción de la inteligencia artificial generativa redefine las formas de acceso al conocimiento en Internet y profundiza una concentración informativa que comenzó con los motores de búsqueda tradicionales (Google es utilizado por el 93% de los usuarios en Sudamérica), al trasladar la producción y jerarquización del saber a sistemas opacos controlados por (nuevamente) unas pocas corporaciones tecnológicas. Se consolida el impacto negativo en la sostenibilidad de medios y la actividad periodística.
Con la aparición de sistemas de inteligencia artificial generativa —como ChatGPT, Claude o Bard—, ese modelo se transforma. Estos sistemas no solo permiten buscar información, sino que la sintetizan, explican y presentan como una respuesta directa. Se inaugura así una nueva etapa: del “motor de búsqueda” al “motor de respuesta”.
El cambio no es meramente técnico. Implica una reconfiguración de las lógicas de acceso al conocimiento, de los modelos de intermediación y de las jerarquías informativas en el entorno digital. Las grandes tecnológicas compiten por integrar IA generativa en sus servicios: Google lanzó su Search Generative Experience; Microsoft incorporó ChatGPT en Bing; OpenAI habilitó búsquedas en tiempo real dentro de ChatGPT; y Apple avanza en su propio sistema de consulta asistida.
Desde el punto de vista económico, la transición desafía el modelo de negocio basado en publicidad contextual que ha sostenido la infraestructura informativa de internet. Si las personas obtienen respuestas directamente desde un chatbot, disminuyen los clics y las visitas a los sitios que dependen de esa visibilidad para financiarse. Esto impacta tanto en los buscadores como en la sustentabilidad de los medios y creadores de contenido, reforzando la concentración de la atención en unas pocas plataformas de IA. De hecho, “un estudio revela que cerca del 60% de las búsquedas realizadas en Google dentro de Estados Unidos y la Unión Europea terminan sin que el usuario haga clic en ningún enlace”.
A nivel social, los motores de respuesta se presentan como herramientas más amigables para el usuario, capaces de simplificar y agilizar la búsqueda de información. Sin embargo, esa experiencia de aparente eficiencia esconde nuevos riesgos: las respuestas pueden contener errores, sesgos, “alucinaciones” o afirmaciones no verificadas. Además, la lógica de una única respuesta sintetizada reduce la exposición a la diversidad de fuentes y perspectivas, profundizando un proceso previo de concentración de la intermediación informativa que ya había desplazado a medios de comunicación alternativos, comunitarios y no hegemónicos, así como a otros espacios de conocimiento descentralizados.
Este desplazamiento consolida la transición hacia entornos de consulta mediados por sistemas de inteligencia artificial opacos y difíciles de auditar. Lo que antes era una lista de enlaces ordenados por el algoritmo PageRank de Google, ahora se convierte en una única versión del conocimiento generada por modelos entrenados con criterios no transparentes. La centralización del acceso a la información tiene implicancias políticas y democráticas: limita la pluralidad, refuerza la dependencia respecto a infraestructuras privadas y dificulta la rendición de cuentas ante errores o distorsiones.
Frente a este escenario, resulta urgente promover un debate público sobre el papel de estas nuevas formas de intermediación en el acceso a información y conocimiento. La regulación, la transparencia en el diseño de los modelos y la promoción de un ecosistema digital plural y abierto son condiciones necesarias para evitar que la evolución tecnológica profundice la concentración del poder informativo.
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