El verano pasado en los Juegos Olímpicos de París, Mack McConnell se dio cuenta de que la búsqueda había cambiado fundamentalmente cuando sus padres usaron de manera independiente ChatGPT para planear su día, con la IA recomendando empresas de tours, restaurantes y atracciones—negocios que lograron una visibilidad sin precedentes. Esta visión inspiró a Geostar, una startup respaldada por Pear VC que busca ayudar a las empresas a navegar el cambio sísmico en el descubrimiento en línea impulsado por búsquedas con inteligencia artificial, una industria que se proyecta crecer de 43. 630 millones de dólares en 2025 a 108. 880 millones para 2032. En solo cuatro meses, con dos fundadores y sin empleados, Geostar se acerca a 1 millón de dólares en ingresos recurrentes anuales. Gartner predice una disminución del 25% en el volumen de búsquedas tradicionales para 2026 debido a los chatbots de IA, con las Visiones Generales de IA de Google apareciendo en miles de millones de búsquedas mensuales. Investigadores de Princeton indican que optimizar para IA puede aumentar la visibilidad en un 40%. McConnell explica que ahora las empresas deben optimizar para múltiples interfaces—búsqueda tradicional, Modo IA, Gemini, Visiones Generales de IA, además de ChatGPT, Claude y Perplexity—cada una con criterios distintos. Esta fragmentación interrumpe décadas de estrategias SEO centradas en Google, mientras que Forrester revela que el 95% de los compradores B2B espera usar IA generativa para hacer compras, pero la mayoría de las empresas aún no están preparadas. El cofundador y director técnico de Geostar, Cihan Tas, destaca este cambio masivo, ya que los abogados ahora adquieren hasta el 50% de sus clientes a través de ChatGPT. La startup promueve la Optimización de Motores Generativos (GEO), una ruptura con el SEO tradicional enfocado en palabras clave y backlinks, que requiere entender cómo los grandes modelos de lenguaje (LLMs) interpretan, sintetizan y navegan por los datos web. Cada sitio web debe actuar como una “pequeña base de datos” para diferentes rastreadores de IA, cada uno con preferencias particulares: Google extrae de su índice de búsqueda, ChatGPT prioriza datos estructurados, y Perplexity prefiere fuentes autorizadas como Wikipedia. Tas señala que el éxito ahora depende de ser conciso y responder directamente a las preguntas, ajustando el contenido para la toma de decisiones de IA de forma similar al razonamiento humano. Datos estructurados, como el marcado schema, usados por solo el 30% de los sitios, aumentan en un 36% las probabilidades de aparecer en resúmenes de IA. Sin embargo, muchas empresas desconocen o no tienen habilidades para implementar este tipo de marcado. En respuesta, Geostar desarrolla “agentes ambientales” integrados en los sitios web de los clientes que optimizan de forma autónoma el contenido y los aspectos técnicos en tiempo real, aprendiendo de patrones a través de diferentes clientes para difundir mejoras en toda la red. Por ejemplo, RedSift, una firma de ciberseguridad, vio un aumento del 27% en menciones por IA en tres meses y logró aparecer en la primera página de Google y ChatGPT para términos clave como “mejores proveedores de DMARC” en cuestión de días. McConnell compara el servicio de Geostar con el trabajo de una agencia que cuesta $10, 000 al mes, pero a escala de software con precios entre $1, 000 y $3, 000 mensuales. En búsquedas por IA, las menciones de marcas sin enlaces—que antes eran un dolor para el SEO—ahora tienen un peso significativo, ya que la IA analiza el sentimiento y el contexto en vastas fuentes de texto, incluyendo Reddit, artículos de noticias y redes sociales. McConnell explica que una mención sin enlace en medios como The New York Times puede influir positivamente en las recomendaciones de IA.

Sin embargo, esto presenta vulnerabilidades: estudios del Instituto de Tecnología de India y de Princeton muestran que los sesgos de la IA favorecen a las fuentes externas sobre el contenido propio de la marca, haciendo que la reputación externa tenga más peso que el sitio web propio de la empresa. Las métricas evolucionan, dejando atrás los clics y las clasificaciones, hacia las “impresiones”—cuánto de prominente y positivo aparece una marca en las respuestas generadas por IA, incluso sin que los usuarios hagan clic. Geostar compite con startups como Brandlight, Profound y Goodie en la carrera por dominar la optimización para IA en el mercado de SEO, valorado en 80 mil millones de dólares. A diferencia de muchas que ofrecen paneles y recomendaciones, los agentes autónomos de Geostar implementan cambios directamente, aprovechando la experiencia de los fundadores en su anterior startup respaldada por Y Combinator, Monto. Argumentan que simplemente adaptar las viejas herramientas de SEO para IA es un error; la IA puede realizar activamente trabajos de optimización. Las mayores apuestas están para las pequeñas y medianas empresas, que suelen carecer de recursos para contratar expertos, pero representan un mercado grande: casi la mitad de las 33. 2 millones de pequeñas empresas en EE. UU. invierten en SEO, incluyendo cientos de miles de bufetes de abogados que gastan miles mensualmente para mantenerse competitivos localmente. El recorrido del cofundador Tas—desde una aldea kurda con 50 residentes en Turquía, pasando por aprender programación por sí mismo tras la enfermedad de su madre, hasta asociarse con McConnell antes de conocerse en persona—encarna el espíritu innovador de la startup. Él enfatiza que GEO es fundamentalmente nuevo y está habilitado por la tecnología actual. Se espera que la transformación de la búsqueda se acelere, integrándose en herramientas de productividad, dispositivos vestibles y realidad aumentada, cada uno exigiendo optimización única. McConnell visualiza interfaces multimodales que fusionen vista y sonido como el futuro de la búsqueda. Pero junto a la innovación técnica surgen preocupaciones éticas sobre la equidad, la manipulación y la transparencia en las recomendaciones impulsadas por IA en un vacío regulatorio—creando una “Ley del Oeste” para GEO. La era de simplemente optimizar para Google termina, dando paso a un ecosistema complejo donde el éxito depende de entender cómo piensan, sintetizan y recomiendan los sistemas de IA. Para millones de negocios que dependen del descubrimiento en línea, dominar este nuevo paradigma representa un reto existencial. La cuestión clave ya no es si deben optimizar para IA, sino si podrán adaptarse lo suficientemente rápido para mantenerse visibles en medio del cambio acelerado. La experiencia de los padres de McConnell en París, guiada por IA, anticipó esta nueva realidad: en lugar de buscar o hacer clic, los usuarios simplemente le preguntan a la IA, que decide qué negocios recomendar. En esta economía en constante evolución del descubrimiento, ganar ya no significa ser el primero en ranking—significa ser elegido por la IA.