Así es cómo ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y DeepSeek generan sus respuestas

En la actualidad, la IA generativa no es una sola herramienta.

Preguntas como “¿Cuál es la mejor herramienta de IA para PR?” o “¿Es imposible el targeting de palabras clave?” obtienen respuestas muy distintas según el motor de IA que utilices.

Para los escritores, editores, especialistas en PR y estrategas de contenido, entender estas rutas es crucial: cada sistema tiene sus propias fortalezas, reglas de transparencia y formas de citar información.

Arquitecturas clave: Modelo nativo vs. RAG

Los motores de IA utilizan dos enfoques principales:

**1. Modelo nativo

El motor genera respuestas a partir del conocimiento interno del modelo, entrenado con textos, libros y datasets licenciados.

Es rápido y coherente, pero puede generar información incorrecta (hallucinations) al no basarse en fuentes en tiempo real.

2. Generación aumentada por recuperación (RAG)

El motor realiza una búsqueda en vivo (web o corpus), recupera documentos relevantes y sintetiza la respuesta basada en ellos. Esto mejora la trazabilidad y facilita la citación, aunque sacrifica algo de velocidad.

Diferencias entre motores de IA

ChatGPT (OpenAI)

• Principalmente model-native; puede usar web en vivo con plugins y funciones de navegación.
• Sin plugins, no genera citas, requiriendo verificación manual.
• Con plugins, puede incluir fuentes y enlaces según integración.

Perplexity

• Retrieval-first, diseñado para búsquedas en vivo.
• Cita activamente fuentes, ideal para investigación, fact-checking y briefs.
• Proporciona evidencia verificable, aunque no equivale a un ranking de Google.

Google Gemini

• Modelo multimodal integrado con Search y Knowledge Graph.
• Genera respuestas actualizadas con enlaces y snippets de fuentes indexadas.
• Permite que tu contenido sea citado directamente en AI Overviews.

Claude (Anthropic)

• Seguridad y utilidad priorizadas; ahora incluye búsqueda web opcional.
• Puede operar en modo model-native o RAG según la consulta.
• Políticas de datos y entrenamiento de usuarios varían según cuenta.

DeepSeek

• Modelos optimizados regionalmente y para hardware específico.
• Uso de web en vivo depende de la integración; mezcla de model-native y RAG.
• Atención a prioridades de idioma, dominio y rendimiento en documentos largos.

Factores prácticos para creadores de contenido

1. Actualización

Herramientas con web en vivo (Perplexity, Gemini, Claude) entregan información más actual. El modelo nativo como ChatGPT sin navegador puede estar desactualizado.

2. Trazabilidad y verificación

Primero recupera, facilita la verificación de los hechos; el modelo nativo requiere revisión manual.

3. Atribución y visibilidad

Las diferencias en cómo se muestran citas afectan la atribución de contenido y la carga de verificación para los editores.

4. Privacidad y reutilización de datos:

Cada proveedor maneja la información de usuario de manera distinta; evita introducir contenido sensible en versiones de consumidor.

Cómo aplicar estas diferencias en tu flujo de trabajo

Elige el motor según la tarea: revisar primero para investigación; el modelo nativo para la redacción y dar un estilo.
* Prioriza la verificación de citas: nunca publiques sin confirmar los hechos.
* Usa la IA como punto de partida y no como producto final.

Conclusión

Cada motor de IA sigue rutas distintas desde la consulta hasta la respuesta, afectando cómo se recupera, cita y muestra la información.

Los escritores y estrategas de contenido, deben de ser capaces de encontrar la credibilidad y el alcance.

Entendiendo estas diferencias, ser capaz de aplicar los procesos de revisión humana asegurando así, que el contenido es confiable y optimizado para un panorama dominado por la IA.

Como dice Rand Fishkin: ya no basta con crear algo que la gente quiera leer, debes crear algo de lo que quieran hablar.

En un mundo donde la IA sintetiza información a escala, la atención se convierte en el nuevo motor de distribución y la visibilidad, depende tanto de la cita como de la originalidad.