De GPT a Gemini: la evolución de los modelos lingüísticos

Introducción

Hace una década, los modelos lingüísticos eran herramientas novedosas: interesantes, limitadas y principalmente académicas. GPT-2 generaba párrafos torpes. BERT mejoró el posicionamiento en los buscadores. T5 reformuló las tareas a nivel de oración. Pero todo seguía siendo limitado, especializado e inconfundiblemente «mecánico».

Luego, en 2020, GPT-3 cambió la trayectoria de la tecnología.

A partir de ese momento, los LLM dejaron de ser una curiosidad de investigación y se convirtieron en el motor que impulsa la búsqueda, el contenido, la atención al cliente, la ideación, el análisis y, cada vez más, todo el ecosistema digital.

Para 2025, el panorama de la IA se ha consolidado en torno a un puñado de modelos fundamentales: la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, LLaMA de Meta y una constelación cada vez mayor de sistemas híbridos y de código abierto. Cada generación ha ampliado los límites de la escala, la multimodalidad, el razonamiento, la seguridad y la inteligencia en tiempo real.

Para los profesionales del marketing, los SEO y los estrategas digitales, comprender esta evolución no es opcional. El cambio de GPT → Gemini → modelos de vanguardia ha redefinido por completo:

• cómo se evalúa el contenido

• cómo se generan las respuestas

• Cómo se asigna la autoridad

• Cómo las marcas ganan visibilidad en los ecosistemas de IA

Esta guía explica la evolución completa, no como una historia técnica, sino como una hoja de ruta que revela hacia dónde se dirigen la búsqueda con IA, la AIO, la GEO y el descubrimiento impulsado por LLM.

Fase 1: La era anterior al transformador (antes de 2017)

Antes de los LLM modernos, el NLP consistía en:

• Modelos estadísticos

• n-gramas

• bolsa de palabras

• redes neuronales tempranas (RNN, LSTM)

Estos sistemas podían comprender el texto de forma local, pero no contextual. No podían:

• razonamiento sobre el significado

• comprensión de secuencias largas

• conectar ideas distantes

• generar párrafos coherentes

Sentaron las bases, pero la verdadera revolución comenzó en 2017.

Fase 2: Llegada de los transformadores (2017-2019)

En 2017, Google publicó «Attention Is All You Need» (La atención es todo lo que necesitas).

En él se presentó el transformador, la arquitectura que sustenta todos los LLM importantes en la actualidad.

Por qué los transformadores eran importantes:

• Se adaptan fácilmente

• Procesaban el texto en paralelo

• Utilizaron la atención para modelar el contexto

• Captaban dependencias de largo alcance

• Permitían representaciones potentes (incrustaciones)

Este cambio preparó al mundo para la era del GPT.

Fase 3: El avance del GPT (2018-2022)

La serie GPT de OpenAI revolucionó el panorama actual de los LLM.

GPT-1 (2018)

Un modesto transformador entrenado en BookCorpus. Prueba de que el escalado funcionaba.

GPT-2 (2019)

Sorprendió al mundo con un texto sorprendentemente fluido. OpenAI se negó inicialmente a lanzarlo, por temor a un uso indebido.

GPT-3 (2020)

El punto de inflexión. 175 000 millones de parámetros. Aprendizaje con pocos ejemplos. Inteligencia general en todas las tareas.

El marketing, el SEO, la redacción publicitaria, la ideación y la estrategia se transformaron de la noche a la mañana.

GPT-3.5 y ChatGPT (2022)

El gran salto al consumidor. RLHF hizo que los LLM parecieran útiles, no robóticos. ChatGPT se convirtió en el producto de más rápido crecimiento de la historia.

GPT-4 (2023)

Razonamiento avanzado, multimodalidad y seguridad. Un precursor del verdadero comportamiento agencial.

GPT-5 (2025)

El primer «sistema operativo de IA», no solo un generador de texto, que impulsa:

• Búsqueda ChatGPT

• flujos de trabajo autónomos

• recuperación multimodal

• agentes de razonamiento

• interpretación en tiempo real

Los modelos GPT pasaron de ser «herramientas lingüísticas» a motores cognitivos generales.

Fase 4: La respuesta de Google: Gemini (2023-2025)

Gemini es la respuesta de Google a GPT, pero con una filosofía de diseño fundamentalmente diferente:

Los LLM de Google están diseñados para integrarse directamente con todo el ecosistema de Google.

Gemini es:

• intrínsecamente multimodal

• búsqueda profundamente mejorada

• estrechamente integrado con Búsqueda, Mapas, YouTube, Docs y Android

• optimizado para el fundamento factual

• entrenada con enormes conjuntos de datos propios

Mientras que GPT evolucionó a partir del razonamiento general, Gemini evolucionó a partir del acceso a la información a escala de Google.

Gemini 1.0 (2023)

Centrado en la multimodalidad: texto, imágenes, código, audio.

Gemini 1.5 / Flash (2024)

Introdujo ventanas de contexto ultralargas (hasta millones de tokens).

Gemini 2.0 (2025)

Una capa completa de agentes de IA en todos los productos de Google. Estrechamente vinculado a las descripciones generales de IA de Google, que se convirtieron en una capa de descubrimiento dominante.

GPT tiene como objetivo comprender.

Gemini tiene como objetivo recuperar, razonar e integrarse con el mundo.

Esta divergencia es muy importante para los SEO.

Fase 5: Claude, LLaMA y el ecosistema abierto

La evolución no se limitó a GPT y Gemini.

Claude (Anthropic)

Centrado en la IA constitucional, la seguridad y el razonamiento estable. Se convirtió en el «modelo analista», ideal para flujos de trabajo profesionales.

LLaMA (Meta)

Hizo que la IA de vanguardia fuera de código abierto. Impulsó una explosión de LLM más pequeños y especializados.

Mistral, Falcon, Mixtral

Modelos potentes optimizados para la eficiencia y la implementación.

Este ecosistema contribuyó a:

• innovación más rápida

• mayor seguridad

• agentes de IA más especializados

• nuevas arquitecturas de recuperación

• expansión multimodal

El panorama de los LLM maduró hasta convertirse en una evolución multidireccional, en la que no solo una empresa lidera la carga.

Los principales cambios que los profesionales del marketing deben comprender

La evolución de GPT → Gemini → modelos fronterizos desencadenó cinco transformaciones que afectan directamente al SEO, la AIO y la visibilidad generativa.

1. De la finalización del lenguaje a los motores de razonamiento

Los primeros modelos GPT eran predictivos. GPT-4, GPT-5, Gemini y Claude 3 se convirtieron en razonadores:

• cadena de pensamiento

• lógica de múltiples pasos

• planificación

• uso de herramientas

• interpretación de datos estructurados

Esto aumenta la necesidad de:

• claridad factual

• estructura limpia

• formato legible por máquina

La auditoría web de Ranktracker lo respalda identificando los problemas de calidad del contenido con los que luchan los LLM.

2. De la recuperación de búsquedas a la síntesis de respuestas mediante IA

Gemini y GPT-5 Search no muestran clasificaciones, sino respuestas.

Los LLM ahora:

• resumen de la información

• evaluar las fuentes

• citar solo los dominios más fiables

• combinar conocimientos de toda la web

La visibilidad ya no depende únicamente de los factores de clasificación, sino de lo bien que los modelos de IA comprenden y confían en su contenido.

3. De las palabras clave a las entidades

Los LLM no buscan coincidencias de palabras clave, sino que mapean entidades.

Se basan en:

• datos estructurados

• consistencia factual

• grupos semánticos

• la fuerza de tu marca como «entidad»

Por eso los SEO deben optimizar ahora:

• la entidad de tu marca

• entidades de producto

• entidades de autor

• gráficos de conocimiento temáticos

El verificador SERP de Ranktracker ayuda a revelar las relaciones entre entidades del mundo real en las que se basan los modelos de IA.

4. De los backlinks como poder de posicionamiento a los backlinks como señales de consenso

Los backlinks solían:

determinar el posicionamiento.

Ahora también:

refuerzan la estabilidad factual en los datos de entrenamiento.

Los LLM aprenden patrones: la repetición en sitios web autorizados refuerza la confianza.

Los clústeres de backlinks determinan cómo los modelos:

• sitúa tu marca en el espacio de incrustación

• verifica tu contenido

• determina la experiencia

El verificador de backlinks de Ranktracker sigue siendo esencial en la era de los LLM.

5. Del tráfico a la visibilidad basada en citas

En los ecosistemas LLM:

Visibilidad = ser citado

—no—

tener una clasificación alta

Para ser citado, tu contenido debe ser:

• claro

• autoritario

• sin ambigüedades

• actualizado

• semánticamente coherente

Esta es la base de AIO (optimización de IA) y GEO (optimización generativa de motores).

GPT vs Gemini: en qué se diferencian los modelos líderes (2025)

A continuación se muestra la comparación centrada en los profesionales del marketing.

1. Razonamiento frente a recuperación

GPT-5:

• razonamiento sólido

• capacidades de planificación

• profundo conocimiento contextual

• inferencia y abstracción

Gemini 2.0:

• recuperación más sólida

• integrada en la Búsqueda de Google

• excelente base multimodal

• acceso superior a datos en tiempo real

2. Filosofía de los datos de entrenamiento

GPT:

• amplia combinación de datos públicos y con licencia

• énfasis en la amplitud lingüística

• razonamiento ante todo

Gemini:

• uso intensivo de los conjuntos de datos propios de Google

• énfasis en la base factual

• prioridad en la recuperación

3. Estilo de salida

GPT:

• más expresivo

• más flexible

• destaca en la generación y la ideación

Gemini:

• más estructurado

• más conciso

• destaca en respuestas objetivas y fundamentadas

4. Impacto de la búsqueda

Búsqueda GPT-5 (ChatGPT): Una nueva modalidad de búsqueda que extrae información seleccionada y basada en modelos.

Gemini / AI Overviews: Integradas directamente en el ecosistema de búsqueda de Google.

Para los SEO, ambas vías son ahora canales esenciales de visibilidad.

Qué significa esta evolución para el SEO, la IA y la GEO

El cambio de GPT → Gemini → modelos de vanguardia ha impuesto un nuevo paradigma de SEO:

SEO = posicionamiento

AIO = interpretación

GEO = cita

Combina los tres y tu marca se convertirá en:

• visible

• comprensible

• con referencias

• recomendado

Esta evolución ha hecho que las habilidades de SEO sean más estratégicas y técnicas:

• los datos estructurados son más importantes

• la coherencia factual es más importante

• la claridad de las entidades es más importante

• la autoridad del dominio es más importante

• La organización del contenido es más importante

• las relaciones semánticas son más importantes

El ecosistema de Ranktracker se adapta de forma natural a este cambio, ya que sus herramientas supervisan:

• las señales de clasificación tradicionales (Rank Tracker)

• la autoridad (Backlink Checker)

• la relevancia semántica (SERP Checker)

• legibilidad por máquina (Web Audit)

• formato preparado para IA (AI Article Writer)

El futuro: modelos de la frontera post-Gemini (2026-2030)

Estamos avanzando hacia modelos que son:

• agente

• en tiempo real

• uso de herramientas

• autoactualización

• razonadores multisalto

• multimodales en datos de visión, audio, vídeo y sensores

• interconectado con búsquedas, dispositivos y sistemas en la nube

El descubrimiento se convertirá en algo propio de la IA:

• menos SERP

• más respuestas sintetizadas

• más asistentes de IA

• más razonamiento en tiempo real sobre la recuperación

El embudo de búsqueda tradicional se disuelve y se sustituye por:

intención → IA → respuesta final

Los LLM, y no los motores de búsqueda, se convierten en la puerta de acceso a la información.

La evolución de GPT a Gemini no es una rivalidad entre productos, sino el comienzo de una nueva arquitectura de la información.

Y los SEO que lo entiendan liderarán la próxima década.