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A lo largo de los años, hemos hablado mucho en este blog sobre el recorrido del cliente (customer journey en inglés). Reflexionamos sobre su significado y la mejor manera de mapearlo, y desarrollamos algunas pautas prácticas para clasificarlo y gestionarlo.
Este tema nos interesa especialmente por dos razones principales: en primer lugar, porque es fundamental para optimizar el marketing y desarrollar un negocio; y en segundo lugar, por los estudios que se están realizando al respecto, que han trazado su evolución a lo largo del tiempo.
Breve historia de la investigación sobre el recorrido del cliente
Estos son algunos hitos clave en la investigación en esta área:
- La definición e introducción, hace varias décadas, de los primeros modelos de embudo (funnel en inglés), como AIDA (acrónimo de las cuatro etapas principales del recorrido del usuario: Atención, Interés, Deseo y Acción). Posteriormente, este modelo evolucionó a AIDAR, añadiendo una etapa final: Retención.
- A partir de 2009, la atención se centró en esta «nueva» fase de retención y de fidelización (loyalty loop en inglés), que involucró principalmente los estudios de la firma consultora global McKinsey sobre el recorrido de decisión del consumidor (consumer decision journey).
- En 2020, Google introdujo el concepto de lo que podemos llamar la fase intermedia desordenada: messy middle, que describe el proceso de toma de decisiones caótico y no lineal de los consumidores entre el momento en que surge una necesidad y la compra en sí. Esta fase se caracteriza por un ciclo continuo de exploración (búsqueda de opciones) y evaluación (análisis de los productos), durante el cual las personas se ven influenciadas por una gran cantidad de información, reseñas y sesgos cognitivos.
- La última y más reciente propuesta de un nuevo recorrido del cliente centrado en el ámbito digital, elaborada por otra consultora internacional, BCG, afirma que existen cuatro comportamientos clave que sustentan la experiencia del consumidor actual y que están transformando la forma en que las personas descubren e interactúan con las marcas: la reproducción en streaming, el scrolling de contenidos, la búsqueda y las compras.
Sin embargo, en los últimos meses, la llegada y la rápida expansión de la IA generativaen la búsqueda de contenido, información y respuestas ha generado otro cambio de paradigma. Ahora pasamos de un contexto dominado por páginas y páginas de resultados a uno basado en resúmenes generados por grandes modelos de lenguaje (LLM, Large Language Models) que integran una variedad de contenido diverso, incluyendo a menudo citas y fuentes.
La IA generativa para las búsquedas
La inteligencia artificial generativa es una forma de inteligencia artificial capaz de crear contenido original, como lenguaje natural, imágenes, audio y código. El resultado de una IA generativa se basa en la información proporcionada por el usuario en forma de indicaciones, que en inglés conocemos como prompts. Una forma común de interacción con la IA generativa es mediante aplicaciones de chat que utilizan el lenguaje natural como entrada. Las aplicaciones de IA generativa que utilizan el lenguaje natural como entrada se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM) para realizar el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Esta cita de Microsoft ofrece un buen punto de partida para comprender la IA generativa y los LLM, entre los que destaca ChatGPT. Según investigaciones recientes, ChatGPT y Gemini de Google son los dos LLM con los que los usuarios están más familiarizados. Incluso se refieren al primero de forma coloquial, llamándolo simplemente «chat».
En septiembre de 2025, ChatGPT —o más bien su desarrollador, OpenAI— publicó un interesante estudio, How people are using ChatGPT, basado en el análisis de cómo usuarios como nosotros estamos aprovechando la herramienta.
Los resultados son interesantes:
- Tres cuartas partes de las conversaciones con el chatbot de IA se centran en información práctica, búsqueda de información y redacción, siendo esta última la actividad más común, mientras que la programación y la autoexpresión siguen siendo actividades menos frecuentes.
- El 70 % de las conversaciones que tenemos con ChatGPT son para uso personal, mientras que el 30 % son para fines laborales.
- Los casos de uso se pueden dividir en tres grandes categorías: preguntar, hacer y expresar. Aproximadamente la mitad de las consultas (49 %) están relacionadas con preguntar, lo que indica que los usuarios prefieren usar ChatGPT como asesor en lugar de para realizar tareas completas. Hacer (40 % de todas las consultas, incluyendo aproximadamente un tercio del uso laboral) incluye la interacción vinculada a tareas como redactar textos, planificar o programar, donde el modelo se utiliza para generar resultados o completar trabajo práctico. Expresar (11 % del uso total) abarca todos los usos que no son ni preguntar ni hacer, y que suelen implicar reflexiones personales, exploración y juego.
La difusión de la búsqueda con IA
Básicamente, cada vez utilizamos más la inteligencia artificial para hacer preguntas. Pero ¿qué efecto tiene esto en el recorrido del cliente?
Spoiler: el efecto que está teniendo es grande, de amplio alcance y sigue creciendo. Un artículo publicado por Bain analiza las consultas más comunes que utilizamos en nuestras interacciones con ChatGPT: pedirle consejos de compra a la máquina es ahora algo habitual, al igual que pedirle que analice e interprete diagnósticos y pruebas relacionados con nuestra salud y bienestar psicológico y físico (de hecho, los chatbots de IA se utilizan cada vez más en lugar de psicólogos).
Cuando se analizan con más detalle los datos sobre hábitos de compra, queda claro que algunos productos están ganando terreno a otros, y las señales más fuertes provienen de la tecnología, el bricolaje, los cosméticos y la ropa.
También se ha producido un aumento en el número de enlaces añadidos a las respuestas de ChatGPT: ¡los clics en enlaces se triplicaron entre marzo y junio de 2025, pasando de 100 000 a 300 000!
Este cambio sugiere que los usuarios no solo utilizan ChatGPT para obtener consejos, sino también para encontrar enlaces a productos o contenido específico de forma similar a como lo harían con un motor de búsqueda tradicional.
La llegada de la IA generativa también ha tenido un gran impacto en cómo consumimos contenido en los buscadores tradicionales. En la primavera de 2025, Google presentó las Vistas creadas con IA (AI Overviews), una evolución basada en IA de los fragmentos destacados (los recuadros en la parte superior de la página de resultados que muestran un extracto de la respuesta más relevante). Esta función utiliza IA para generar un resumen automático que proporciona una respuesta instantánea a preguntas de distinta complejidad. Aquí, por ejemplo, se muestra la función de las Vistas creadas con IA explicando… el concepto de las Vistas creadas con IA:
Tras la función de las Vistas creadas con IA, llegó el Modo IA (AI Mode), diseñado para búsquedas y dinámicas más complejas. Al hacer clic en un botón de la barra de Google dentro del buscador, la experiencia de búsqueda cambia por completo. En lugar de simplemente mostrar resultados, analiza y resume información de diversas fuentes antes de ofrecer una respuesta, incluyendo el procesamiento de preguntas complejas y permitiendo interacciones conversacionales (por ejemplo, mediante imágenes o voz).
Los enlaces ya no son el elemento central de la búsqueda; ahora son más bien un apéndice que muestra de dónde proviene la información mostrada en el Modo IA.
La descripción general de las Vistas creadas con IA y el Modo IA se pueden definir como resúmenes de IA, es decir, resultados generados por inteligencia artificial proporcionados por Google para optimizar las búsquedas y el recorrido del cliente.
Pero ¿qué efectos tangibles está teniendo esto? Una investigación realizada por el Pew Research Center, que analizó cómo 900 adultos estadounidenses buscaron contenido e información en marzo de 2025, arrojó algunos resultados interesantes:
- Los usuarios de Google que ven resúmenes generados por IA tienen menos probabilidades de hacer clic en enlaces a otros sitios web que los usuarios que no los ven. ¡A menudo ni siquiera hacen clic en los enlaces del propio resumen! De hecho, durante la presentación de la función del Modo IA, el CEO de Google, Sundar Pichai, la describió como una experiencia de búsqueda AI de extremo a extremo. ¡Más claro, imposible!
- Los usuarios son más propensos a interrumpir por completo su sesión de navegación inmediatamente después de visitar una página de búsqueda con un resumen de IA que si visitan páginas sin ellos.
- Las fuentes más citadas tanto en los resúmenes de Google como en los resultados de búsqueda estándar son Wikipedia, YouTube y Reddit.
- Las búsquedas en Google que contienen varias palabras, hacen preguntas o utilizan oraciones completas tienden a generar resúmenes de IA con mayor frecuencia.
La evolución del contenido y los canales en línea en la era de la IA conversacional
Espero que de este artículo te quedes con un mensaje en particular: la IA ha llegado para quedarse y está teniendo un gran impacto en el recorrido del cliente, incluyendo el de sus propios clientes. ¿Qué puedes empezar a hacer para estar preparado?
Si gestionas un sitio web basado en contenido o un negocio de comercio electrónico, debes tener en cuenta que ya no basta con ser mencionado a través de (las ya tradicionales) estrategias SEO: la optimización mediante inteligencia artificial (AIO), también conocida como optimización de motores generativos (GEO), implica que también debes estar vinculado a las respuestas de los LLM y aparecer en ellas.
Un artículo de la BBC imaginaba un escenario distópico donde estos nuevos chatbots de IA y los grandes modelos de lenguaje (LLM) provocaban una drástica caída en las visitas a páginas web, y analizaba el concepto de machine web: una red donde los sitios web están diseñados para ser leídos exclusivamente por máquinas, y donde la única forma de obtener información es a través de los resúmenes y la información reescrita que proporciona la IA. En otras palabras: las máquinas se están convirtiendo en la audiencia.
Dicho esto, cabe destacar que la IA generativa (¿aún?) no ha reemplazado los métodos de búsqueda tradicionales, tanto por costumbre como por la desconfianza que persiste en torno a las búsquedas de usuarios optimizadas por IA. Por lo tanto, al menos por ahora, es necesario considerar la IA conversacional como un canal más a través del cual las personas pueden encontrar contenido e información, y por ende, empresas y marcas.