LLM

Un LLM, o large language model (gran modelo de lenguaje), es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para entender y generar lenguaje. Es el motor de asistentes como ChatGPT, Gemini, Claude y los modelos de lenguaje que usa Perplexity. Cuando le haces una pregunta a uno de estos asistentes, el modelo predice paso a paso qué palabras son más probables a continuación, a partir de los patrones que aprendió durante el entrenamiento.

Suena sencillo, pero gracias a la escala del entrenamiento un LLM puede hacer muchas cosas sorprendentes: resumir textos, responder preguntas, escribir código o traducir. Eso sí, tiene limitaciones. Un LLM no sabe por sí solo lo que ha pasado después de su entrenamiento, y puede dar respuestas convincentes pero erróneas.

¿De dónde saca un LLM sus conocimientos?

A grandes rasgos, hay dos fuentes:

• Datos de entrenamiento: los textos con los que se entrenó el modelo, como páginas web públicas, libros y otras fuentes. Ese conocimiento tiene fecha de caducidad.
• Fuentes actuales al responder: muchos buscadores con IA buscan en la web en el momento de la pregunta y pasan las páginas encontradas al modelo. Ese principio se llama RAG, retrieval-augmented generation.

En ChatGPT con búsqueda, Perplexity o Google AI Overviews ves ese segundo mecanismo en acción: la respuesta suele incluir referencias a fuentes. Esa referencia a una fuente es lo que llamamos una cita.

¿Por qué los LLM son importantes para tu empresa?

Cada vez más gente pregunta directamente a un asistente de IA en lugar de buscar en Google. Piensa en «¿qué empresa de tejados de Asturias está especializada en cubiertas de pizarra?» o «¿cuánto cuesta una gestoría para un autónomo?». El LLM elabora entonces una respuesta y, a veces, menciona empresas o fuentes. Que tu empresa aparezca ahí define un nuevo tipo de visibilidad: la visibilidad en IA.

¿Cómo aumentar las opciones de que un LLM te mencione?

No hay ningún botón para forzar una mención, y nadie fuera de las empresas de IA sabe exactamente cómo eligen los modelos sus fuentes. Lo que sí se deduce lógicamente de cómo funcionan:

1. Asegúrate de que tu web es indexable para los buscadores tradicionales y de que no bloqueas sin querer los rastreadores de los servicios de IA.
2. Responde a preguntas concretas de los clientes de forma clara y objetiva, con una estructura clara.
3. Indica de forma explícita quién eres, qué haces y en qué zona trabajas.
4. Asegúrate de que tus datos son coherentes en tu web, tu Perfil de Empresa de Google y otras menciones.
5. Gánate menciones en webs externas fiables, como medios especializados y asociaciones sectoriales.

Ese enfoque es la esencia del GEO, generative engine optimization.

Un ejemplo realista

Una tienda online de vinos de pequeñas bodegas españolas nota que ChatGPT, ante preguntas sobre lotes de regalo, menciona sobre todo a grandes empresas internacionales. Publicando guías claras, por ejemplo sobre las diferencias entre un crianza y un reserva, y consiguiendo menciones en blogs de vino españoles, la tienda da tanto a los buscadores como a los sistemas de IA más material útil. No se puede garantizar que eso lleve a menciones, pero sí se puede medir. En la plataforma que sigue tu visibilidad en asistentes de IA ves con qué frecuencia y en qué contexto los LLM mencionan hoy a tu empresa.