{"id":26328,"date":"2026-06-17T16:16:07","date_gmt":"2026-06-18T00:16:07","guid":{"rendered":"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/?p=26328"},"modified":"2026-06-17T16:20:52","modified_gmt":"2026-06-18T00:20:52","slug":"como-la-ia-obtiene-su-informacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/como-la-ia-obtiene-su-informacion\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo la IA obtiene su informaci\u00f3n? Datos de entrenamiento, RAG, MCPs y APIs explicados"},"content":{"rendered":"<div class=\"intro-txt\"> La IA obtiene su conocimiento de tres capas distintas: datos de entrenamiento, sistemas de recuperaci\u00f3n y acceso a herramientas en tiempo real como las API y los&nbsp;MCP.<\/div>\n<p>Cada capa de datos tiene sus propios pros y contras, as\u00ed que si alguna vez te has preguntado por qu\u00e9 una IA te dijo algo incorrecto con total seguridad, por qu\u00e9 una herramienta parece conocer las noticias de la semana pasada y otra no, o por qu\u00e9 el producto de tu competidor se menciona much\u00edsimo mientras que el tuyo no, la respuesta casi siempre se remonta a qu\u00e9 capa respondi\u00f3 a tu pregunta.<\/p>\n<p>Este art\u00edculo es una explicaci\u00f3n sencilla de d\u00f3nde proviene realmente el conocimiento de la IA, y por qu\u00e9 eso importa para saber cu\u00e1nto deber\u00edas confiar en una respuesta determinada.<\/p>\n<div class=\"intro-tok\" id=\"intro_tok\" style=\"display:none;\"><div class=\"intro-title\">Contenido<\/div><a href=\"#\" class=\"expand-dots\"><span><\/span><span><\/span><span><\/span><\/a><\/div>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"Datos de entrenamiento: el enorme conjunto de datos que ense\u00f1a a la IA lo que sabe\" data-section=\"datos-de-entrenamiento-enorme-conjunto-de-datos-que-a-ia-que\">\n<h2><strong>Datos de entrenamiento: el enorme conjunto de datos que ense\u00f1a a la IA lo que&nbsp;sabe<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Antes de que un modelo de IA responda una sola pregunta, pasa por una fase llamada entrenamiento.<\/p>\n<p>Durante el entrenamiento, el modelo ingiere miles de millones de ejemplos de texto, im\u00e1genes y c\u00f3digo (rastreos web p\u00fablicos, libros, Wikipedia, repositorios de c\u00f3digo, bases de datos con licencia) y aprende a predecir patrones en todos ellos. Para cuando termina el entrenamiento, el modelo ha memorizado de manera efectiva una instant\u00e1nea estad\u00edstica del conocimiento humano hasta ese momento.<\/p>\n<div id=\"attachment_26330\" style=\"width: 1410px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-26330\" class=\"wp-image-26330\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/una-visualizacion-de-las-fuentes-de-datos-comunes.jpeg\" alt=\"Una visualizaci\u00f3n de las fuentes de datos comunes utilizadas en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje.\" width=\"1400\" height=\"1074\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/una-visualizacion-de-las-fuentes-de-datos-comunes.jpeg 1400w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/una-visualizacion-de-las-fuentes-de-datos-comunes-554x425.jpeg 554w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/una-visualizacion-de-las-fuentes-de-datos-comunes-768x589.jpeg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1400px) 100vw, 1400px\"><p id=\"caption-attachment-26330\" class=\"wp-caption-text\">Una visualizaci\u00f3n de las fuentes de datos comunes utilizadas en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje.<\/p><\/div>\n<p>As\u00ed es como los modelos de IA desarrollan su \u201ccomprensi\u00f3n\u201d del mundo. La aparici\u00f3n de diferentes entidades en los datos de entrenamiento (como el nombre de tu marca o tus productos: piensa en \u201cPatagonia\u201d o \u201cNanopuff Hoody\u201d), y las palabras con las que com\u00fanmente coexisten (como \u201crespetuoso con el medio ambiente\u201d o \u201calta calidad\u201d), da forma a la comprensi\u00f3n que tiene el modelo sobre tu&nbsp;marca.<\/p>\n<p>Como explica Gianluca Fiorelli:<\/p>\n<blockquote class=\"small\"><div class=\"quote-content\">\n<p><em>Los LLM aprenden las relaciones entre tu marca y conceptos como \u2018gimnasio\u2019 o \u2018cancelaci\u00f3n de ruido\u2019. Estas asociaciones sem\u00e1nticas influyen directamente en si se te menciona y de qu\u00e9 manera.<\/em><\/p>\n<\/div><div class=\"quote-info clearfix\"><div class=\"quote-photo\"><img decoding=\"async\" alt=\"Gianluca Fiorelli\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Gianluca-Fiorelli.jpg\"><\/div><div class=\"extra-box\"><span class=\"quote-author\">Gianluca Fiorelli,<\/span> <span class=\"quote-author-job\">Consultor SEO estrat\u00e9gico e internacional<\/span><\/div><\/div><\/blockquote>\n<p>La escala implicada en el entrenamiento es casi dif\u00edcil de imaginar. Los datos de entrenamiento para los modelos principales se miden en billones de tokens (aproximadamente, fragmentos de palabras). Los costes te dan una idea de lo que eso requiere: entrenar GPT-4 cost\u00f3 unos<a href=\"https:\/\/juma.ai\/blog\/how-much-did-it-cost-to-train-gpt-4\"> 78 millones de d\u00f3lares<\/a>; Gemini Ultra de Google cost\u00f3 alrededor de<a href=\"https:\/\/hai.stanford.edu\/ai-index\/2024-ai-index-report\"> 191 millones de d\u00f3lares<\/a>.<\/p>\n<p>El mercado global de conjuntos de datos de entrenamiento de IA fue de<a href=\"https:\/\/www.grandviewresearch.com\/industry-analysis\/ai-training-dataset-market\"> 3.200 millones de d\u00f3lares en 2025<\/a>, y se proyecta que alcance los 16.300 millones de d\u00f3lares para 2033 (una tasa de crecimiento anual del 22,6 % que refleja lo central que se han vuelto los datos para toda la empresa).<\/p>\n<p>Aqu\u00ed est\u00e1 lo m\u00e1s importante que debes entender: una vez que finaliza el entrenamiento, el conocimiento del modelo se congela. No puede aprender de nuevos eventos. No tiene idea de lo que pas\u00f3 ayer, o el mes pasado, o despu\u00e9s de cualquier fecha en que se cortaron sus datos de entrenamiento.<\/p>\n<p>Algunos proveedores ajustan peri\u00f3dicamente sus modelos con datos m\u00e1s nuevos, pero eso sigue siendo un proceso discreto (m\u00e1s parecido a publicar una actualizaci\u00f3n de software que a leer las noticias de forma continua).<\/p>\n<p>El otro gran fallo es la alucinaci\u00f3n. Cuando un modelo no tiene datos de entrenamiento fiables a los que recurrir, llena el vac\u00edo con algo que suena plausible: una cita inventada, una estad\u00edstica falsa o una no-respuesta confiada (como la AI Overview de Google citando un<a href=\"https:\/\/www.howtogeek.com\/ai-has-a-new-obstacle-april-fools-day\/\"> art\u00edculo sat\u00edrico del D\u00eda de los Inocentes como una fuente factual<\/a>).<\/p>\n<p>El modelo no ten\u00eda forma de saber que el art\u00edculo era una broma; simplemente parec\u00eda lo suficientemente autoritativo como para encajar en el patr\u00f3n.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"Grounding: c\u00f3mo el RAG le da a la IA acceso a informaci\u00f3n actual\" data-section=\"grounding-como-rag-le-a-ia-acceso-a-informacion-actual\">\n<h2><strong>Grounding: c\u00f3mo el RAG le da a la IA acceso a informaci\u00f3n actual<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>La Generaci\u00f3n Aumentada por Recuperaci\u00f3n (RAG, por sus siglas en ingl\u00e9s) es la t\u00e9cnica principal utilizada para solucionar el problema del l\u00edmite de conocimiento.<\/p>\n<p>En lugar de depender puramente de lo que el modelo aprendi\u00f3 durante el entrenamiento, el RAG permite al modelo extraer documentos relevantes en el momento en que se hace una pregunta, para luego usar esos documentos como contexto al generar una respuesta.<\/p>\n<p>Piensa en ello como la diferencia entre un examen a libro cerrado y uno a libro abierto. Un modelo basado \u00fanicamente en el entrenamiento tiene que responder de memoria. Un modelo habilitado con RAG puede buscar la informaci\u00f3n primero y luego responder. El resultado es m\u00e1s actual y, en principio, m\u00e1s verificable, porque la respuesta se fundamenta en contenido recuperado real en lugar de en la coincidencia de patrones estad\u00edsticos.<\/p>\n<div id=\"attachment_26334\" style=\"width: 2818px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-26334\" class=\"wp-image-26334 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_retrieval_1.jpg\" alt=\"Visualizaci\u00f3n de la generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n.\" width=\"2808\" height=\"1536\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_retrieval_1.jpg 2808w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_retrieval_1-680x372.jpg 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_retrieval_1-768x420.jpg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_retrieval_1-1536x840.jpg 1536w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_retrieval_1-2048x1120.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2808px) 100vw, 2808px\"><p id=\"caption-attachment-26334\" class=\"wp-caption-text\">Visualizaci\u00f3n de la generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n.<\/p><\/div>\n<p>\u201cGrounding\u201d (fundamentaci\u00f3n) es el t\u00e9rmino m\u00e1s amplio para este anclaje. Cuando una respuesta de IA est\u00e1 fundamentada, est\u00e1 vinculada a fuentes recuperadas espec\u00edficas, lo que reduce dr\u00e1sticamente el riesgo de alucinaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Como explica Britney Muller:<\/p>\n<blockquote class=\"small\"><div class=\"quote-content\">\n<p><em>El grounding proviene de la verdad fundamental, enraizada en la estad\u00edstica y originalmente en la cartograf\u00eda, donde literalmente significaba salir a verificar que tu mapa coincid\u00eda con la realidad.<\/em><\/p>\n<\/div><div class=\"quote-info clearfix\"><div class=\"quote-photo\"><img decoding=\"async\" alt=\"Britney Muller\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/1651016231331.jpeg\"><\/div><div class=\"extra-box\"><span class=\"quote-author\">Britney Muller,<\/span> <span class=\"quote-author-job\">Consultora SEO y de Machine Learning<\/span><\/div><\/div><\/blockquote>\n<p>Los motores de b\u00fasqueda de IA como ChatGPT y Gemini utilizan \u00edndices de b\u00fasqueda tradicionales como Google y Bing para este proceso de grounding. Es por eso que un buen SEO, y posicionarse alto en la b\u00fasqueda tradicional, tambi\u00e9n mejorar\u00e1 tu visibilidad en la IA. Cuanto m\u00e1s alto aparezcas en el \u00edndice de b\u00fasqueda para el t\u00e9rmino que busca la IA, mayor ser\u00e1 tu probabilidad de ser recuperado y citado en la respuesta.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-26335\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_-search-engines-3.jpg\" alt=\"Captura de pantalla de la interfaz de resultados de b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n en IA.\" width=\"2536\" height=\"1664\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_-search-engines-3.jpg 2536w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_-search-engines-3-648x425.jpg 648w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_-search-engines-3-768x504.jpg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_-search-engines-3-1536x1008.jpg 1536w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_-search-engines-3-2048x1344.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2536px) 100vw, 2536px\"><\/p>\n<p>No todos los productos de IA utilizan RAG. Una sesi\u00f3n b\u00e1sica de ChatGPT con la navegaci\u00f3n desactivada, por ejemplo, se basa puramente en el entrenamiento: no tiene acceso a informaci\u00f3n actual y no tiene forma de verificar sus respuestas con fuentes en tiempo real.<\/p>\n<p>La compensaci\u00f3n es velocidad y simplicidad. Las respuestas basadas \u00fanicamente en el entrenamiento son r\u00e1pidas, pero est\u00e1n permanentemente desactualizadas. El RAG a\u00f1ade latencia e introduce un nuevo modo de fallo (errores de recuperaci\u00f3n: extraer la fuente equivocada o una de mala calidad), pero hace posible la actualidad.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"MCP y API: c\u00f3mo los agentes de IA y las herramientas ampl\u00edan lo que un modelo puede acceder en tiempo real\" data-section=\"mcp-y-api-como-agentes-de-ia-y-herramientas-que-modelo-en-tiempo-real\">\n<h2><strong>MCP y API: c\u00f3mo los agentes de IA y las herramientas ampl\u00edan lo que un modelo puede acceder en tiempo real<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>El RAG es una forma de obtener informaci\u00f3n fresca en una respuesta de IA. Pero los sistemas de IA modernos van cada vez m\u00e1s lejos, dando a los modelos la capacidad de llamar a herramientas externas a mitad de la conversaci\u00f3n. Este es el territorio de los agentes de&nbsp;IA.<\/p>\n<p>Un agente de IA no solo recupera documentos; puede consultar API, realizar b\u00fasquedas, ejecutar c\u00f3digo e interactuar con fuentes de datos en tiempo real como parte del desarrollo de una&nbsp;tarea.<\/p>\n<div id=\"attachment_26336\" style=\"width: 2794px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-26336\" class=\"wp-image-26336 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_agentic-comparison-2.jpg\" alt=\"Una comparativa del uso de IA generativa frente a IA ag\u00e9ntica.\" width=\"2784\" height=\"1504\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_agentic-comparison-2.jpg 2784w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_agentic-comparison-2-680x367.jpg 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_agentic-comparison-2-768x415.jpg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_agentic-comparison-2-1536x830.jpg 1536w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Gemini_agentic-comparison-2-2048x1106.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2784px) 100vw, 2784px\"><p id=\"caption-attachment-26336\" class=\"wp-caption-text\">Una comparativa del uso de IA generativa frente a IA ag\u00e9ntica.<\/p><\/div>\n<p>La infraestructura emergente para esto se llama <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/mcp-casos-de-uso\/\">Model Context Protocol (MCP)<\/a>, un est\u00e1ndar que permite a los modelos de IA conectarse a fuentes de datos externas de manera estructurada.<\/p>\n<p>Un ejemplo concreto: Ahrefs tiene una integraci\u00f3n con el<a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/mcp\/\"> MCP de Ahrefs<\/a> que permite a los agentes de IA consultar los datos de Ahrefs directamente durante una tarea, extrayendo m\u00e9tricas de palabras clave, datos de enlaces o informaci\u00f3n competitiva sin que el usuario abandone su flujo de trabajo.<\/p>\n<div id=\"attachment_26331\" style=\"width: 1630px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-26331\" class=\"wp-image-26331\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/un-ejemplo-de-obtencion-de-datos-de-palabras-clave.png\" alt=\"Un ejemplo de obtenci\u00f3n de datos de palabras clave usando el MCP de Ahrefs en Claude.\" width=\"1620\" height=\"1632\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/un-ejemplo-de-obtencion-de-datos-de-palabras-clave.png 1620w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/un-ejemplo-de-obtencion-de-datos-de-palabras-clave-422x425.png 422w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/un-ejemplo-de-obtencion-de-datos-de-palabras-clave-768x774.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/un-ejemplo-de-obtencion-de-datos-de-palabras-clave-1525x1536.png 1525w\" sizes=\"auto, (max-width: 1620px) 100vw, 1620px\"><p id=\"caption-attachment-26331\" class=\"wp-caption-text\">Un ejemplo de obtenci\u00f3n de datos de palabras clave usando el MCP de Ahrefs en Claude.<\/p><\/div>\n<p><em><\/em><\/p><div class=\"recommendation\"><div class=\"recommendation-title\">Prueba Agent A&nbsp;ahora<\/div><div class=\"recommendation-content\">\n<p><a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/agent-a\">Agent A<\/a> de Ahrefs lleva esto m\u00e1s all\u00e1. Es una IA de marketing con acceso directo e ilimitado a todo el conjunto de datos internos de Ahrefs: datos de palabras clave, m\u00e9tricas del sitio, inteligencia competitiva, todo.<\/p>\n<p>En lugar de una IA que tiene que aproximar los insights de SEO a partir de datos de entrenamiento (que se vuelven obsoletos) o recuperarlos de fuentes p\u00fablicas (que est\u00e1n incompletas), Agent A trabaja con los datos reales.<\/p>\n<p>Para tareas de marketing y SEO espec\u00edficamente, esa es una gran diferencia: Agent A puede abordar muchos flujos de trabajo de SEO y marketing, sin necesidad de que le lleves de la&nbsp;mano.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2048\" height=\"1074\" class=\"wp-image-26332\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/interfaz-de-agent-a-mostrando-la-ejecucion-de-tare.jpeg\" alt=\"Interfaz de Agent A mostrando la ejecuci\u00f3n de tareas.\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/interfaz-de-agent-a-mostrando-la-ejecucion-de-tare.jpeg 2048w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/interfaz-de-agent-a-mostrando-la-ejecucion-de-tare-680x357.jpeg 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/interfaz-de-agent-a-mostrando-la-ejecucion-de-tare-768x403.jpeg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/interfaz-de-agent-a-mostrando-la-ejecucion-de-tare-1536x806.jpeg 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 2048px) 100vw, 2048px\"><\/p>\n<p><em><\/em><\/p><\/div><\/div>\n<p>El principio m\u00e1s amplio es que la IA aumentada por herramientas es tan fiable como las herramientas a las que llama. Si la API devuelve datos err\u00f3neos, la IA produce una respuesta err\u00f3nea, con total seguridad. La inteligencia del modelo no te salva de entradas basura. Lo que s\u00ed hace es ampliar el alcance del modelo mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo que cualquier conjunto de datos de entrenamiento podr\u00eda cubrir.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"Lo que esto significa para las marcas que quieren que la IA las encuentre (y conf\u00ede en ellas)\" data-section=\"que-esto-para-marcas-que-que-ia-y-en-ellas\">\n<h2><strong>Lo que esto significa para las marcas que quieren que la IA las encuentre (y conf\u00ede en&nbsp;ellas)<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Cuando entiendes de d\u00f3nde obtiene la IA su informaci\u00f3n, entiendes d\u00f3nde necesita aparecer tu marca para tener la mejor oportunidad de ser citada:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Menciones fuera del sitio.<\/strong> Si quieres que la IA represente tu marca de forma precisa, el punto de partida no es tu sitio web, son las<a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/menciones-de-marca-en-ia\/\"> menciones fuera del sitio<\/a>. Los modelos aprenden sobre las marcas de las fuentes en las que fueron entrenados: cobertura de prensa, rese\u00f1as de terceros, discusiones en foros, entradas de Wikipedia y citas en publicaciones autorizadas. Una marca que solo existe en su propio dominio es en gran medida invisible para los datos de entrenamiento del modelo.<\/li>\n<li><strong>Query fan-out.<\/strong> M\u00e1s all\u00e1 del reconocimiento de marca, necesitas pensar en el<a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/que-es-query-fan-out\/\"> query fan-out<\/a>, las preguntas adyacentes que los sistemas de IA generan en torno a un tema central. Una marca que posiciona para \u201csoftware de gesti\u00f3n de proyectos\u201d tambi\u00e9n deber\u00eda apuntar a contenido como \u201cc\u00f3mo hacer una revisi\u00f3n de sprint\u201d o \u201cmetodolog\u00eda \u00e1gil frente a cascada\u201d, porque esas son las preguntas que un sistema de IA mostrar\u00e1 cuando un usuario haga un seguimiento de la consulta inicial. Crear contenido que cubra todo el vecindario sem\u00e1ntico alrededor de tus temas principales aumenta las posibilidades de que aparezcas en esa expansi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Accesibilidad para la IA.<\/strong> La accesibilidad t\u00e9cnica tambi\u00e9n sigue siendo importante. Un HTML limpio, tiempos de carga r\u00e1pidos y un archivo robots.txt bien configurado afectan si los rastreadores de IA pueden leer tu contenido o no. llms.txt es un est\u00e1ndar propuesto para ayudar a los LLM a navegar por la estructura de tu sitio, pero a partir de 2026 ning\u00fan proveedor importante de LLM ha confirmado que lo respeten (as\u00ed que no pierdas tu tiempo).<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"recommendation\"><div class=\"recommendation-title\">Empieza a rastrear tu visibilidad en IA con Brand&nbsp;Radar<\/div><div class=\"recommendation-content\">\n<p>Para medir c\u00f3mo funciona esto en la pr\u00e1ctica,<a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/brand-radar\"> Brand Radar de Ahrefs<\/a> rastrea la cuota de voz en IA en ChatGPT, Gemini, Perplexity, las AI Overviews, el modelo de IA Grok y muchos m\u00e1s, mostrando con qu\u00e9 frecuencia se menciona tu marca en las respuestas generadas por IA en relaci\u00f3n con los competidores.<a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/casos-de-uso-brand-radar\/\"> Lee este art\u00edculo para aprender c\u00f3mo funciona<\/a>.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2048\" height=\"1146\" class=\"wp-image-26333\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-la-herramienta-brand-radar-de-ahrefs-.jpeg\" alt=\"Gr\u00e1fico de la herramienta Brand Radar de Ahrefs.\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-la-herramienta-brand-radar-de-ahrefs-.jpeg 2048w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-la-herramienta-brand-radar-de-ahrefs--680x381.jpeg 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-la-herramienta-brand-radar-de-ahrefs--768x430.jpeg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-la-herramienta-brand-radar-de-ahrefs--1536x860.jpeg 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 2048px) 100vw, 2048px\"><\/p>\n<\/div><\/div>\n<h2><strong>Reflexiones finales<\/strong><\/h2>\n<p>El conocimiento de la IA proviene de tres capas: datos de entrenamiento congelados, documentos recuperados en tiempo real y herramientas externas conectadas, como las API y los MCP. Cada una tiene un perfil de precisi\u00f3n diferente, una relaci\u00f3n distinta con la actualidad y una forma diferente de fallar.<\/p>\n<p>Los datos de entrenamiento son la base (amplia, costosa y est\u00e1tica). El RAG y el grounding a\u00f1aden actualidad a costa de la fiabilidad en la recuperaci\u00f3n. Las integraciones de herramientas como el MCP de Ahrefs y agentes creados con un prop\u00f3sito espec\u00edfico como Agent A lo ampl\u00edan a\u00fan m\u00e1s, dando a la IA acceso a datos autoritativos en tiempo real en el momento en que se necesitan.<\/p>\n<p>Para un vistazo m\u00e1s profundo a c\u00f3mo los motores de b\u00fasqueda de IA unen estas capas para generar respuestas, echa un vistazo a nuestra gu\u00eda sobre c\u00f3mo funcionan los motores de b\u00fasqueda de&nbsp;IA.<\/p>\n<div class=\"further-reading\"><div class=\"reading-title\">Lecturas complementarias<\/div><div class=\"reading-content\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/seo-agentico\/\">\u00bfQu\u00e9 es el SEO ag\u00e9ntico?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/menciones-de-marca-en-ia\/\">C\u00f3mo monitorizar y ganar menciones de marca en las respuestas de&nbsp;IA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/casos-de-uso-brand-radar\/\">10 formas de usar Brand Radar de Ahrefs para aumentar la visibilidad en&nbsp;IA<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n<p>\u00bfTienes preguntas?<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/ahrefs-en-espanol\/posts\/?feedView=all\"> Estamos en LinkedIn<\/a> y en<a href=\"https:\/\/twitter.com\/AhrefsES\"> X<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cada capa de datos tiene sus propios pros y contras, as\u00ed que si alguna vez te has preguntado por qu\u00e9 una IA te dijo algo incorrecto con total seguridad, por qu\u00e9 una herramienta parece conocer las noticias de la semana<span class=\"ellipsis\">\u2026<\/span><\/p>\n<div class=\"read-more\">Leer m\u00e1s \u203a<\/div>\n<p><!-- end of .read-more --><\/p>\n","protected":false},"author":48,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"wp_typography_post_enhancements_disabled":false,"footnotes":""},"categories":[340],"tags":[],"coauthors":[79],"class_list":["post-26328","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-busqueda-con-ia","odd"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>\u00bfC\u00f3mo la IA obtiene su informaci\u00f3n? Datos de entrenamiento, RAG, MCPs y APIs explicados<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La IA obtiene su conocimiento de los datos de entrenamiento, RAG y herramientas en tiempo real. As\u00ed funciona cada capa (y c\u00f3mo asegurarte de ser visible en cada una de ellas).\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/como-la-ia-obtiene-su-informacion\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bfC\u00f3mo la IA obtiene su informaci\u00f3n? Datos de entrenamiento, RAG, MCPs y APIs explicados\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La IA obtiene su conocimiento de los datos de entrenamiento, RAG y herramientas en tiempo real. 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