¿Qué son los datos de entrenamiento de la IA?

Los datos de entrenamiento de la IA son los conjuntos de texto, imágenes y otros contenidos con los que se alimenta un modelo de IA durante su desarrollo. A partir de miles de millones de palabras, el modelo aprende patrones, relaciones y lógica lingüística, sin almacenar de forma permanente las fuentes individuales en texto sin cifrar. Proveedores como OpenAI utilizan para ello páginas web de acceso público, libros digitalizados, publicaciones en foros y, además, conjuntos de datos con licencia que se adquieren específicamente para determinados ámbitos especializados.

Consejo: Si quieres comprobar si tu dominio aparece en los conjuntos de datos de entrenamiento más habituales, puedes utilizar herramientas de comprobación especializadas o realizar consultas directas a los proveedores.

Tras el entrenamiento inicial propiamente dicho, suele realizarse un ajuste fino con retroalimentación humana, en el que evaluadores reales califican y corrigen las respuestas para que el modelo resulte más útil y preciso. Los datos de entrenamiento originales siguen siendo la base de toda la comprensión del lenguaje, mientras que el ajuste fino se centra principalmente en el tono y la seguridad.

• Textos de la web abierta
• Libros digitalizados y literatura especializada
• Datos de socios con licencia
• Contenidos de foros y comunidades
• Diálogos de ejemplo evaluados por personas

¿Se incluyen los contenidos de la propia página web en los datos de entrenamiento?

Que un sitio web se tenga realmente en cuenta depende en gran medida de la configuración técnica y del momento de la publicación. Muchos rastreadores de los proveedores de IA respetan el archivo robots.txt y pueden bloquearse o permitirse de forma selectiva, de manera similar a como lo hacen desde hace años los rastreadores de los motores de búsqueda clásicos. Por lo tanto, quien quiera que sus contenidos sean visibles de forma deliberada —por ejemplo, para obtener más menciones en las respuestas de ChatGPT— no debería bloquear estos rastreadores de forma generalizada, sino controlar de manera específica qué secciones del sitio web deben ser accesibles.

• El archivo robots.txt regula el acceso
• Las metaetiquetas pueden excluir a los rastreadores
• Los muros de pago impiden la lectura
• Los contenidos más antiguos ya se han registrado en muchas ocasiones

Por qué es relevante para las empresas

Para los responsables de marketing, lo importante no es tanto la tecnología en sí, sino si su propia marca aparece en las respuestas generadas por la IA. Los contenidos que han estado disponibles desde el principio y de forma permanente en la web abierta tienen más posibilidades de haber servido como base de conocimiento para los modelos de lenguaje y, por lo tanto, se mencionan con mayor frecuencia en las respuestas generadas. Este es uno de los pilares de la optimización de motores generativos (Generative Engine Optimization), que no solo se centra en el posicionamiento clásico en Google, sino también en la visibilidad en las respuestas generadas por la IA. Una sólida optimización de textos para SEO sigue siendo la base, ya que los contenidos estructurados y redactados con claridad son más fáciles de procesar y citar tanto para los motores de búsqueda como para los sistemas de IA.

• Una presencia temprana en Internet aumenta las oportunidades de formación
• Se valoran los textos claros y bien estructurados
• Comprobar las menciones de marcas en las respuestas generadas por IA
• El GEO complementa el SEO clásico

Datos de entrenamiento de IA frente a respuestas en tiempo real

Una diferencia importante radica en que los modelos de lenguaje clásicos congelan sus conocimientos en una fecha determinada: el modelo, en un primer momento, desconoce todo lo que ocurra en la web a partir de entonces. Por eso, herramientas como Perplexity combinan un modelo entrenado con una búsqueda web continua, con el fin de aportar información actualizada que aún no figura en los datos de entrenamiento originales. Para las empresas, esto significa que, incluso tras el entrenamiento, sigue siendo importante mantener una presencia actualizada en la web abierta.

• Los datos de entrenamiento tienen una fecha límite
• La búsqueda en tiempo real complementa los conocimientos que faltan
• Ambas fuentes se tienen en cuenta en las respuestas
• Los contenidos actuales siguen siendo importantes a largo plazo

Los derechos de autor y el debate sobre los datos de entrenamiento de la IA

El uso de contenidos de acceso público como datos de entrenamiento plantea cuestiones jurídicas que aún no se han aclarado definitivamente en muchos países. Las editoriales, los autores y los administradores de sitios web exigen cada vez más una normativa más clara sobre quién puede utilizar qué contenidos y en qué condiciones para el entrenamiento de modelos comerciales. Para las empresas, esto significa, como mínimo, conocer su propia posición respecto a esta cuestión, incluso sin tener que emprender acciones legales por su cuenta.

Hasta que se establezca una normativa uniforme, a muchos administradores de sitios web solo les queda el control técnico a través de robots.txt y las metaetiquetas como herramienta práctica. Quienes deseen potenciar activamente su visibilidad en las respuestas de IA, como los resultados de búsqueda de IA de Google, tendrán que seguir permitiendo deliberadamente el acceso a estos bots, mientras que otros administradores los bloquearán de forma selectiva.

Algunos proveedores ofrecen ya sus propios mecanismos, a través de los cuales los administradores de sitios web pueden oponerse expresamente al uso de sus contenidos para el aprendizaje automático en el futuro, independientemente del bloqueo técnico general establecido mediante el archivo robots.txt. Quien conozca esta posibilidad puede decidir por sí mismo si su propio sitio web debe participar en este proceso o no.

• La normativa jurídica sigue sin estar definida en muchos lugares
• Las editoriales exigen condiciones más claras
• Conocer la propia postura al respecto
• El control técnico sigue siendo una herramienta práctica

Optimizar los contenidos propios de forma específica para los datos de entrenamiento

Quien quiera contribuir a dar forma a los futuros datos de formación debería publicar los contenidos de tal forma que resulten claramente comprensibles incluso sin contexto adicional. Unas definiciones claras, una estructura ordenada y un mapa del sitio bien elaborado, tal y como se describe en los conceptos básicos de Webmaster Tools, facilitan que los rastreadores recojan los contenidos de forma completa y correcta.

Igualmente importante es la coherencia en todo el sitio web: si la información de las distintas subpáginas se contradice, disminuye la probabilidad de que un modelo adopte la versión correcta. Por lo tanto, mantener datos uniformes en un lugar centralizado resulta beneficioso tanto para las personas como para futuras sesiones de entrenamiento.

Las páginas especialmente densas y ricas en datos, como los glosarios o las secciones de preguntas frecuentes bien mantenidas, son ideales para esta optimización, ya que concentran conocimientos fundamentales de forma compacta y con una redacción clara. La experiencia demuestra que este tipo de páginas se indexan correctamente con mayor facilidad que los artículos largos, de estructura narrativa y con mucha información secundaria.

• Una estructura clara facilita el registro
• Se ha dado prioridad a las definiciones claras
• Coherencia en toda la página web
• Las contradicciones reducen las posibilidades de que se acepte la propuesta