Las herramientas están desplegadas. Las licencias son de pago. Y si en este momento eres un practicante senior de SEO o GEO, probablemente estés usando IA todos los días: para borradores, resúmenes, para las primeras vistas de contenido que antes tomaba el doble de tiempo. Eso es productividad real y no es nada.
Tampoco es el retorno que la inversión es capaz de producir. Y la brecha entre lo que obtienes y lo que está disponible no es un problema de herramientas. Es un problema de modo.
Un estudio revisado por pares publicado en la Reunión Anual de ASIS&T 2025 por Tim Gorichanaz en la Universidad de Drexel le da un nombre a ese problema (¡gracias a Shari Thurow por señalarme este artículo!). Al analizar 205 casos de uso de ChatGPT en el mundo real, Gorichanaz identificó seis modos distintos en los que las personas realmente usan la IA: escribir, decidir, identificar, idear, hablar y criticar. Los datos provienen de Reddit y sesgan los anglófonos, lo que limita su generalización, pero la taxonomía que produjo refleja incómodamente bien cómo trabajan realmente la mayoría de los profesionales. Predominan dos modos. Cuatro quedan sobre la mesa. Los cuatro que quedan son los que determinan si la IA te hace más valioso estratégicamente o simplemente más rápido en el trabajo de la capa de ejecución.
Esa distinción es más importante ahora que en cualquier otro momento anterior de la historia de esta industria.
Los dos modos que todo el mundo utiliza por defecto
La escritura fue la categoría más grande en los datos de Gorichanaz en el 47% de los casos de uso observados: redactar, editar, resumir, traducir, generar. La encuesta sobre el estado de la IA de 2025 de McKinsey confirma esto a nivel empresarial: los casos de uso de IA más comúnmente reportados son la redacción de contenidos y la captura de información, y el 63 % de las organizaciones que utilizan IA generativa la aplican principalmente para crear texto.
Identificar (explicar algo, responder una pregunta objetiva, resumir un documento) fue otro 10% de los datos del estudio y representa el otro pilar en torno al cual la mayoría de los profesionales han construido su flujo de trabajo de IA. Investiga un tema, obtén una síntesis y pasa a la siguiente tarea.
Juntos, estos dos modos representan la inmensa mayoría de cómo los profesionales y las empresas utilizan la IA por igual. Ambos tienen valor real, pero ninguno de ellos es donde está el apalancamiento. Y si su práctica de IA comienza y termina allí, está utilizando una herramienta cada vez más sofisticada para realizar un trabajo que ya estaba siendo automatizado, sólo que más rápido y en mayor volumen.
En los otros cuatro modos (Decidir con el 21% de la muestra de Gorichanaz, Idear con el 9%, Hablar con el 8% y Criticar con el 6%) es donde el trabajo se vuelve irremplazable. También son situaciones en las que casi ningún profesional ha creado un flujo de trabajo deliberado, porque nadie les entregó uno, y la presión para mostrar resultados inmediatos ha desplazado constantemente el espacio para desarrollar uno.
Las decisiones que todavía estás tomando solo
En la semana del profesional, las preguntas del modo de decisión están en todas partes: qué consultas realmente tienen una exposición a la visibilidad de la IA que vale la pena priorizar en este momento, si el problema de recuperación de una marca es un problema de arquitectura de contenido o un problema de abastecimiento y señal, cómo asignar esfuerzos en una cartera cuando tanto SEO como GEO necesitan atención y el presupuesto no se extiende para cubrir ambos por completo, cuándo escalar una preocupación de visibilidad al liderazgo versus cuándo solucionarla en el trabajo antes de que alguien pregunte.
Actualmente, la mayoría de los profesionales experimentados están resolviendo estas preguntas con experiencia e intuición. Eso no es un fracaso, ya que la experiencia y la intuición son realmente valiosas y ninguna IA las reemplaza. Pero la IA utilizada deliberadamente en el modo Decidir añade algo que la experiencia por sí sola no puede proporcionar: una prueba de presión estructurada de los supuestos subyacentes a la decisión, aplicada antes de que la decisión se endurezca.
Eso requiere más que una buena pregunta. El modo de decidir requiere darle a la IA el contexto relevante (panorama competitivo, postura de visibilidad actual, desempeño histórico, limitaciones estratégicas) y luego tratar lo que regresa como un aporte genuino a la decisión en lugar de un borrador que debe ser hojeado y dejado de lado. Requiere un flujo de trabajo que aún no existe en la práctica de la mayoría de los profesionales, no porque alguien lo haya bloqueado, sino porque nadie creó el tiempo ni la estructura para ello.
Los mismos datos de McKinsey dejan claro lo que cuesta esa brecha a escala: el 88% de las organizaciones utilizan IA, pero solo el 6% califican como empresas de alto rendimiento que generan un impacto significativo en toda la empresa, y las empresas de alto rendimiento tienen 3,6 veces más probabilidades de haber reelaborado fundamentalmente sus flujos de trabajo en lugar de simplemente implementar herramientas en los existentes. El patrón se mantiene a nivel de practicante. Un resultado más rápido de un flujo de trabajo no reconstruido no es lo mismo que mejores decisiones de uno reestructurado.
Las lagunas que nadie informó
Para los profesionales de SEO y GEO, el modo Ideación tiene una aplicación específica que la mayoría no utiliza y que debería utilizar: mapear las brechas de entidad y autoridad que la marca aún no ha reconocido.
¿Qué ángulos de autoridad temática no ha logrado establecer la marca que los sistemas de recuperación de IA están llenando actualmente de otras fuentes? ¿Qué señales de la comunidad (discusiones en foros, reseñas agregadas, comentarios de terceros) están dando forma a la forma en que los LLM representan la marca en respuesta a las consultas de categorías, y qué se necesitaría para cambiarlas? ¿Qué marcos de la marca existen en los datos de entrenamiento del modelo que el propio contenido de la marca nunca ha abordado o contrarrestado?
Éstas son preguntas genuinamente del modo Ideación. También son preguntas de las que la mayoría de los profesionales tienen alguna versión en el fondo de su mente sin un método estructurado para sacar a la luz las respuestas. La IA utilizada en el modo Ideación, no “dame cinco ideas de contenido”, sino una exploración iterativa genuina con restricciones deliberadas y voluntad real de seguir el resultado en algún lugar donde el equipo no haya estado aún, es uno de los métodos más directos disponibles para encontrar esas brechas antes de que un competidor o una auditoría de un cliente las encuentre primero.
La barrera no es la capacidad. Es la diferencia entre un mensaje de escritura con una lista de salida y una sesión de ideación real. El primero dura dos minutos. El segundo requiere veinte, requiere una postura diferente hacia la herramienta y produce algo que no puede ser replicado por nadie que no lo haya hecho. Esa asimetría es donde se construye el valor de los profesionales en el entorno actual, y la mayoría de los profesionales no lo afirman.
La lectura honesta que su equipo no le dará
Este es el modo con la aplicación más directa a la práctica diaria y la mayor resistencia organizacional, porque requiere usar IA para encontrar problemas en el trabajo en el que el practicante o su equipo ya ha invertido.
Si se utiliza correctamente, la crítica es la forma en que un profesional experimentado detecta lo que la revisión interna pasó por alto. La entidad débil afirma en una estrategia de contenido que suena autorizada pero que no está respaldada por los sistemas de recuperación de IA en los que realmente confían. La brecha entre lo que la marca dice sobre sí misma en todas las propiedades de su propiedad y lo que un LLM bien motivado surge cuando se le hace una pregunta de categoría que la marca debería poseer. La premisa asumida en una recomendación de GEO que tenía sentido hace seis meses y ahora se contradice por cómo han cambiado los patrones de recuperación.
Esta última aplicación no es abstracta. Ejecutar su propia marca (o la marca de un cliente) a través de una sesión estructurada de crítica de IA antes del siguiente ciclo estratégico es exactamente el tipo de trabajo proactivo que separa a los profesionales que operan en la capa de juicio de los profesionales que operan en la capa de producción. También es el tipo de trabajo que cambia la conversación con un cliente o un equipo de liderazgo, porque estás sacando a la superficie los problemas antes de que se vuelvan visibles en los datos en lugar de explicarlos después del hecho.
La razón por la que la crítica está infrautilizada no es un problema de gobernanza. Es un problema de disposición. Las organizaciones y los profesionales se han capacitado ampliamente para utilizar la IA para producir resultados, no para cuestionarlos. Revertir ese hábito es una elección, y es una de las opciones más importantes disponibles para un profesional experimentado en este momento.
Ensayo
El modo Hablar en la taxonomía de Gorichanaz cubre la IA como interlocutor de conversación, y para los profesionales, la versión más valiosa es el ensayo para las conversaciones internas y con los clientes, donde lo que está en juego es real.
La llamada del cliente donde debe explicar por qué el tráfico orgánico ha disminuido un 30% mientras que la visibilidad de la búsqueda de IA también es deficiente, y debe mantener dos explicaciones causales separadas simultáneamente sin permitir que colapsen en una sola narrativa que simplifique demasiado ambas. La sesión informativa interna en la que debe defender la inversión en GEO junto con el presupuesto de SEO existente ante un equipo de liderazgo que aún combina las dos disciplinas y quiere un número único que explique el ROI de ambas. La revisión de la agencia o del proveedor en la que debe rechazar un enfoque recomendado sin perder la relación.
Estas conversaciones son recurrentes y de alto riesgo, y la mayoría de los practicantes entran en ellas con sólo su propio ensayo mental como preparación. El modo de conversación (representar el rechazo, pedirle a la IA que discuta con el otro lado, repasar la versión de la conversación que sale mal) no reemplaza la experiencia. Es un método de preparación que cuesta veinte minutos y cambia materialmente la calidad del practicante que entra a la sala.
No produce un artefacto. No aparece en un informe de utilización. La Encuesta Work Reimagined 2025 de EY, que abarcó a 15.000 empleados y 1.500 empleadores en 29 países, encontró que el 88% de los empleados usa la IA en el trabajo, pero solo el 5% la usa de maneras que transforman fundamentalmente lo que producen. La razón por la que la brecha es tan amplia es casi con certeza que los modos avanzados (Crítica, Decidir, Hablar) no producen algo mensurable en el momento. Producen un mejor profesional con el tiempo, lo cual es un retorno que se agrava y no aparece en un tablero.
En qué modo estás es en qué capa estás
La taxonomía de seis modos se corresponde casi exactamente con la división entre el trabajo de la capa de ejecución y el trabajo de la capa de juicio. Escribir e Identificar son modos de capa de ejecución. Son valiosos, son visibles y son cada vez más los modos que la IA maneja con cada vez menos participación humana. Decidir, idear, criticar y hablar son modos de juicio. Es allí donde vive la irremplazabilidad del practicante.
Un practicante senior de SEO o GEO que usa IA solo en el modo Escritura e Identificación se está posicionando, funcionalmente, como un trabajador de la capa de ejecución exactamente en el momento en que la IA está comprimiendo esa capa de manera más agresiva. Esa no es una predicción sobre el desplazamiento del empleo. Es una observación sobre la diferenciación profesional. Los profesionales que crean valor duradero en este entorno son los que utilizan la IA para mejorar su criterio, no solo para acelerar su producción.
El estudio de Gorichanaz replantea lo que realmente significa la necesidad de información en la era de la IA, no sólo la respuesta a preguntas o la reducción de la incertidumbre, sino lo que los autores llaman afrontar hábilmente el mundoes decir, la aplicación continua de la inteligencia práctica a situaciones que requieren tanto comprensión como acción. Para un profesional experimentado, ese marco es un diagnóstico útil. La pregunta no es qué puede hacer la IA. Se trata de qué partes de su trabajo requieren el tipo de inteligencia práctica que se combina con la experiencia, y si su práctica actual de IA está agudizando esa inteligencia o simplemente haciendo que todo a su alrededor se mueva más rápido.
La investigación de McKinsey sobre el lugar de trabajo encuentra que solo el 1% de los líderes considera que sus empresas están maduras en la implementación de IA, lo que significa que la IA está completamente integrada en los flujos de trabajo y genera resultados comerciales sustanciales. La versión a nivel profesional de esa brecha es igual de amplia e igual de solucionable.
Si mapearas tu uso real de IA con los seis modos de esta semana (no lo que pretendes hacer, sino lo que realmente hiciste), ¿cómo se vería la distribución? ¿Cuánto costó Escribir e Identificar? ¿Cuánto fue Decidir, Idear, Criticar, Hablar?
Los profesionales que cierran esa brecha deliberadamente, que construyen incluso un flujo de trabajo mínimo en torno a los modos de la capa de juicio, no están haciendo algo exótico. Están haciendo algo que la mayoría de sus compañeros no hacen. En una disciplina donde la capa de ejecución está siendo comprimida por las mismas herramientas a las que todos tienen acceso, esa brecha es la que vale la pena cerrar primero.
Para ver lo que acabo de construir después de meses de trabajo, puede leer más sobre datos para decisiones y evidencia para sus conversaciones.
Más recursos
Esta publicación se publicó originalmente en Duane Forrester Decodes.
Imagen de portada: Roman Samborskyi/Shutterstock
