Llevo más de una década administrando portales web del Estado colombiano y he visto muchas modas tecnológicas ir y venir. Pero pocas han sido tan polarizantes como la IA generativa aplicada al SEO. En los últimos meses, he recibido decenas de correos de proveedores ofreciendo "soluciones de contenido automatizado" y "optimización con IA". Y honestamente, cada vez que leo esos pitch me pregunto: ¿realmente necesitamos más contenido en internet, o necesitamos mejor contenido?
La pregunta no es trivial cuando trabajas con información pública. En entidades como el Archivo General de la Nación, donde estuve un tiempo, el contenido no es solo para rankear en Google. Es parte del patrimonio documental del país. Es información que ciudadanos necesitan para ejercer sus derechos. Llenar esos espacios con contenido vacío generado por IA no solo es irresponsable, es casi antiético.
La tentación del contenido infinito
La promesa es seductora: genera cientos de artículos en minutos, optimizados para palabras clave, bien estructurados. El problema es que la mayoría de ese contenido es como esos edificios de cartón que usan en las películas: se ve bien de lejos, pero no resiste el menor análisis.
He experimentado con herramientas de IA para algunas tareas de contenido, bacano para algunos casos. Pero siempre con supervisión humana pesada. Cuando en RAP-E Región Central necesitábamos documentar procesos técnicos complejos, usar IA como punto de partida ayudaba a estructurar ideas. Pero el contenido final siempre pasaba por revisión de alguien que realmente entendía el tema. Siempre.
Lo que me preocupa es la cantidad de sitios que están publicando directamente lo que escupe el modelo, sin filtro, sin verificación, sin valor agregado real. Eso no es SEO inteligente. Es spam con mejor redacción.
Dónde sí funciona la IA en SEO
No todo es negativo. He encontrado usos legítimos de IA en trabajo de optimización que sí aportan:
Análisis de contenido existente. Revisar cientos de páginas de un portal estatal para identificar problemas de estructura, metadata faltante o contenido duplicado es desgastante. La IA puede hacer un primer barrido y señalar donde hay que intervenir. Lo he usado para auditorías y ahorra semanas de trabajo manual.
Generación de variaciones de metadata. Crear 50 versiones diferentes de meta descriptions para testing A/B es tedioso. La IA puede generar opciones que luego selecciono y ajusto. Pero siempre reviso que sean precisas y representen fielmente el contenido de cada página.
Identificación de gaps de contenido. Pedirle a un modelo que analice qué preguntas frecuentes no estamos respondiendo en nuestro sitio puede revelar oportunidades reales. Pero la respuesta a esas preguntas la debe escribir alguien con conocimiento.
Optimización de estructura. Sugerir mejoras en jerarquía de encabezados, enlaces internos o arquitectura de información. Aquí la IA funciona como consultor junior: da ideas que luego evalúo con criterio.
Lo que nunca he hecho es publicar contenido generado por IA sin intervención humana significativa. Y ojo con eso en portales públicos, porque hay responsabilidades legales y de transparencia que no puedes tercerizar a un algoritmo.
La pregunta que me sigue rondando
Aquí va mi duda honesta: ¿estamos optimizando para los buscadores correctos? Google ya usa IA para entender contenido. Cada vez es mejor detectando texto generado automáticamente sin valor. Entonces, ¿no estamos en una carrera absurda donde usamos IA para engañar a otra IA que está diseñada para detectar exactamente eso?
Cuando trabajaba en la Secretaría Jurídica Distrital, aprendí que el mejor contenido no es el que tiene más palabras clave, sino el que responde preguntas reales de usuarios reales. Las consultas sobre normativa distrital no necesitan artículos de 2000 palabras llenos de relleno. Necesitan respuestas claras, precisas, verificables.
La IA puede ayudar a producir esas respuestas más rápido, puede ayudar a estructurarlas mejor, puede incluso sugerir formatos más accesibles. Pero no puede reemplazar el juicio de alguien que conoce el contexto, entiende las implicaciones y se responsabiliza por lo publicado.
Quizás el error está en ver la IA como herramienta de producción masiva cuando debería ser herramienta de refinamiento. No para crear más contenido, sino para mejorar el que ya tenemos. No para llenar vacíos artificiales de palabras clave, sino para identificar vacíos reales de información.
Al final, el internet no necesita más gigabytes. Necesita más gramos de verdad. Y eso, hasta ahora, sigue siendo trabajo humano.