En España, el uso de Inteligencia Artificial generativa pasó del 5 por ciento en 2023 al 61 por ciento en 2025, según el Gen AI Consumer Survey de Bain & Company, y ese salto sitúa al país a la cabeza de Europa. Detrás de ese porcentaje hay algo muy concreto: cada vez más personas, antes de llamar a un abogado, una psicóloga o un asesor, le preguntan primero a una máquina qué le parece.
El dato que cambia cómo te encuentran los clientes
El salto del 5 al 61 por ciento en dos años no es un detalle técnico, es un cambio de comportamiento. Antes, alguien con un problema legal o de salud escribía en Google, comparaba varias webs y elegía. Ahora, una parte creciente de esas personas abre ChatGPT, Gemini o Perplexity, describe su situación con sus propias palabras y espera una recomendación directa, no una lista de resultados que tiene que filtrar ella misma.
A nivel global, la consultora Capgemini Research Institute encuestó a 12.000 consumidores en 12 países entre octubre y noviembre de 2024 y encontró que el 58 por ciento ya ha sustituido el buscador tradicional por herramientas de Inteligencia Artificial generativa a la hora de buscar recomendaciones de productos y servicios, frente al 25 por ciento que decía lo mismo en 2023.
Cómo se ve esto en un caso concreto: el sector legal
El diario La Marina, de elDiario.es, documentó en enero de 2026 un patrón que ya es habitual entre despachos de abogados españoles: personas con un problema legal que preguntan directamente a un asistente de Inteligencia Artificial qué abogado elegir, en lugar de buscar y comparar despachos por su cuenta. La pregunta llega en el momento de máxima urgencia, con el problema ya descrito con detalle y la necesidad de confianza inmediata.
Ese mismo patrón se repite en salud, en consultoría, en servicios para el hogar. Cambia el sector, pero no cambia el mecanismo: el cliente ya no llega a tu web buscando información general, llega con una recomendación que otra cosa le dio antes de conocerte.
La diferencia con la búsqueda tradicional es que en Google el cliente veía varias opciones y elegía entre ellas con su propio criterio. En una respuesta de Inteligencia Artificial generativa, lo habitual es que el sistema entregue solo dos o tres nombres, a veces uno, presentados como la respuesta a su pregunta y no como una lista para comparar. Quedar fuera de esos dos o tres nombres no es quedar en segunda posición, es quedar invisible para esa persona en concreto.
Por qué el sector no importa tanto como el momento
Da igual si eres nutricionista, arquitecta o consultor de negocio: el momento en el que alguien decide a quién contratar se ha movido río arriba, hacia una conversación con una máquina que tú no controlas y de la que probablemente no sabes nada todavía. Cuando por fin te escribe o te llama, esa persona ya trae una idea formada de quién eres, formada por una respuesta que ni siquiera sabías que existía.
Lo que significa no haberlo comprobado todavía
La mayoría de profesionales independientes nunca le ha preguntado a una Inteligencia Artificial qué dice de ellos. No por desidia, sino porque no se les ha ocurrido que sea necesario: durante años, la reputación se construyó con el boca a boca, las reseñas y el posicionamiento en buscadores, y esas tres cosas siguen importando. Pero ahora hay una cuarta capa, la de lo que responde una máquina cuando alguien pregunta directamente, y esa capa puede estar diciendo algo completamente distinto a la realidad sin que nadie lo sepa.
No haberlo comprobado no significa que no esté pasando. Significa solo que, si está pasando algo mal, todavía no te has enterado.
Las tres formas en que aparece este problema
La primera es la más simple: que la Inteligencia Artificial directamente no mencione al profesional cuando alguien pregunta por su especialidad en su zona, y en su lugar recomiende a otros dos o tres nombres. La segunda es que sí lo mencione, pero con datos viejos o incompletos. La tercera, la más difícil de detectar, es que lo mencione bien, pero por detrás de otros profesionales con menos experiencia real y mejor presencia digital.
Las tres formas tienen el mismo efecto práctico: una persona que buscaba ayuda nunca llega a saber que ese profesional existía, porque la conversación que decidió por ella ocurrió antes de que tuviera la oportunidad de aparecer.
Qué preguntan de verdad las personas antes de contratar
No preguntan «dame una lista de abogados en Madrid». Preguntan con su problema completo: la situación, el miedo, el presupuesto aproximado, a veces hasta el tono que buscan en quien les va a ayudar. Ese tipo de pregunta obliga a la Inteligencia Artificial a interpretar, no solo a listar, y esa interpretación se apoya en lo que encuentra escrito sobre cada profesional en la red, no en lo que ese profesional cree que comunica.
Por eso dos profesionales con la misma experiencia real pueden recibir un trato completamente distinto de la misma pregunta: uno tiene contenido claro, actualizado y consistente sobre su especialidad, y el otro no, aunque lleve más años ejerciendo.
El error de pensar que esto es cosa de las grandes empresas
Es fácil asumir que este cambio afecta sobre todo a marcas grandes con presupuesto de marketing. En la práctica ocurre lo contrario: un despacho, una consulta o un estudio pequeño depende mucho más de cada cliente individual, y perder uno porque una máquina recomendó a otro nombre pesa mucho más en su facturación que en la de una empresa grande. Un negocio pequeño no necesita ser grande para que la Inteligencia Artificial hable de él, pero sí necesita que hable bien, porque no tiene el volumen para absorber esa pérdida sin notarla.
Comprobarlo no requiere nada complicado
Cualquiera puede hacer una primera comprobación en cinco minutos: abrir dos o tres sistemas distintos de Inteligencia Artificial y preguntar exactamente lo que preguntaría un cliente potencial, con el problema descrito y la ciudad o la zona de trabajo. No preguntar por el propio nombre, sino por la necesidad, que es como pregunta de verdad quien todavía no sabe que ese profesional existe.
El resultado de esa comprobación suele sorprender. A veces el profesional aparece bien. A veces no aparece en absoluto. Y a veces aparece, pero con matices que él mismo no reconocería como una descripción justa de su trabajo.
Conviene repetir la prueba con preguntas distintas, no solo una. Preguntar por la especialidad y la ciudad da un resultado, preguntar por un problema muy concreto dentro de esa especialidad puede dar otro completamente distinto, porque el sistema no responde igual a una consulta genérica que a una consulta específica con detalles reales.
El dato oficial que confirma que no es una percepción
El Instituto Nacional de Estadística registró en su encuesta TIC-Hogares de 2025 que el 37,9 por ciento de las personas de 16 a 74 años en España había usado alguna herramienta de Inteligencia Artificial generativa. Es una cifra oficial, no una estimación de una consultora privada, y confirma desde otro ángulo lo mismo que muestran Bain & Company y Capgemini: el hábito de preguntarle algo a una máquina antes de decidir ya no es minoritario, es una práctica que atraviesa a más de un tercio de la población adulta.
Este cambio no ha llegado igual de rápido a todos los sectores de servicios profesionales, pero la tendencia va en una sola dirección, y el mercado laboral independiente ya lo está notando. La transformación del mercado freelance por la Inteligencia Artificial lleva tiempo cambiando cómo se encuentra trabajo y cómo se encuentra a quien lo hace, y este hábito de consulta previa es una pieza más de ese cambio.
Qué hacer con lo que encuentras al comprobarlo
Si la comprobación sale mal, el primer impulso es escribir más contenido esperando que eso arregle el problema. No suele funcionar por sí solo. Lo que de verdad mueve la aguja es que la información correcta esté presente en los sitios que una Inteligencia Artificial ya consulta con frecuencia: directorios del sector, páginas de colegios o asociaciones profesionales, menciones en medios, perfiles verificados. Escribir en la propia web ayuda, pero no sustituye a estar presente donde el sistema ya está mirando.
Si la comprobación sale bien, tampoco es momento de olvidarse del asunto. Los modelos cambian, la competencia también publica contenido nuevo, y una posición favorable de hoy no tiene garantía de mantenerse sin revisión dentro de unos meses.
De comprobarlo una vez a medirlo con regularidad
Una comprobación puntual da una fotografía de un momento concreto, pero las respuestas de estos sistemas cambian con el tiempo, según se actualizan los modelos y según cambia lo que hay escrito en la red sobre cada profesional. RADAR, el servicio de Javier G. Amblar en consultoria.uno/radar mide precisamente esto de forma continuada: qué dice cada sistema de Inteligencia Artificial sobre un profesional concreto, cómo cambia esa respuesta con el tiempo, y qué tan cerca o lejos está de la realidad.
Lo que está en juego no es una moda pasajera
El salto del 5 al 61 por ciento en España en solo dos años, medido por Bain & Company, no es el pico de una novedad que se va a desinflar. Es la velocidad a la que un hábito nuevo se ha vuelto mayoritario. Cuando algo cambia así de rápido, el riesgo real no es no haberlo anticipado, es seguir actuando como si no hubiera cambiado nada.
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 años de experiencia como consultor y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, con Premio a la Excelencia Docente, y ha participado en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Dirige hoy una comunidad en línea de más de 500.000 personas y ayuda a profesionales independientes a comprobar qué responde la Inteligencia Artificial cuando alguien pregunta por su sector, a través de RADAR.
