¿Las recomendaciones de las IA cambian de un día para otro?

Hace poco más de un año, el 7 de agosto de 2025, OpenAI cambió de la noche a la mañana el modelo por defecto de ChatGPT por GPT-5. Millones de usuarios vieron cambiar de golpe el tono y el contenido de las respuestas; la protesta fue tal que el modelo antiguo se restableció para los suscriptores de pago el 12 de agosto. Y volvió a pasar: el 5 de mayo de 2026, GPT-5.5 Instant se convirtió en el nuevo modelo por defecto. Dos veces en un año cambió el motor que hay debajo del asistente - sin aviso para las empresas cuyos nombres cita, o deja de citar.

¿Había que preocuparse? Preferimos medirlo. Esta mañana, 8 de agosto de 2026, volvimos a plantear - palabra por palabra - las cuatro preguntas del 6 de agosto, sobre los mejores fontaneros de Burdeos y de Lille, formuladas como las escribe un cliente, a los mismos tres asistentes: ChatGPT, Gemini, Perplexity. Doce respuestas recogidas de nuevo, comparadas con las doce del jueves. La respuesta a la pregunta del título: sí, y a lo grande. De 81 nombres distintos citados el jueves, solo 15 reaparecen el sábado - y dos de esos quince son títulos de sección que el recuento atrapó, no empresas. Aproximadamente uno de cada seis nombres citados aguantó 48 horas. Esa inestabilidad es lo primero que el AEO (Answer Engine Optimization: existir en las respuestas de los asistentes) tiene que mirar de frente.

¿Qué medimos exactamente esta mañana?

El protocolo cabe en una frase: las mismas preguntas, los mismos tres motores, los mismos modelos, con 48 horas de diferencia, doce respuestas de cada lado, nombres contados por el mismo analizador que usan nuestros informes - así que cualquier diferencia es movimiento de las respuestas, no del método. El detalle por motor es el hallazgo de verdad. ChatGPT, consultado por API sin búsqueda web: cero nombres conservados de 26. Gemini: uno de 29 - Espace Aubade, una cadena nacional de tiendas de baño. Perplexity, el único de los tres que lee la web mientras responde: 12 nombres conservados de 28.

El nombre citado con seguridad el jueves no se vuelve a citar el sábado - ni siquiera por el motor que lo propuso.

El caso más revelador: el jueves, ChatGPT nos recomendó «Plomberie Lille Services», con justificaciones que sonaban seguras - un nombre que no conseguimos vincular a ninguna empresa identificable, y que señalamos como no verificado. El sábado ya no lo menciona. Ni su propio autor se repite. Y sus negativas tampoco son estables: tres preguntas de cuatro rechazadas el jueves, dos de cuatro el sábado.

¿Por qué aguantan tan pocos nombres?

Porque la estabilidad no es una propiedad de «la IA»: es una propiedad de sus fuentes. ChatGPT responde de memoria - lo escribe él mismo en su respuesta del sábado: «basados en las opiniones y recomendaciones disponibles hasta 2023» (traducción nuestra). Una memoria muestreada en cada generación produce una lista distinta en cada tirada. Perplexity, en cambio, relee los directorios en el momento de la pregunta: sus nombres aguantan porque Bilik, ThreeBestRated o Travaux.com no han cambiado en 48 horas. Y fíjese en lo que sobrevivió en su caso: primero los propios directorios y plataformas, después los profesionales que ellos clasifican. La capa estable de su visibilidad en IA son las fuentes escritas - no la lotería de una sola generación.

Añada la escala del problema: cuando cambia el modelo por defecto - 7 de agosto de 2025, 5 de mayo de 2026 -, las respuestas de decenas de millones de usuarios se redistribuyen el mismo día. Su puntuación puede moverse sin que usted, sus competidores o sus clientes hayan hecho nada. Una instantánea aislada, buena o mala, no dice casi nada; lo que habla es la serie - con qué frecuencia vuelve su nombre, medición tras medición, y las fuentes que lo sostienen.

¿Qué hacer mañana por la mañana?

• No saque ninguna conclusión de una medición única - ni pánico por un cero, ni vuelta de honor por una buena puntuación. Vuelva a medir con regularidad: lo que tiene sentido es la tendencia, no el punto.
• Invierta en la capa que aguantó: los directorios y plataformas que consulta el motor que lee la web. En nuestra medición, los únicos profesionales todavía citados 48 horas después venían de ahí.
• Anote las fechas de cambio de modelo (son públicas). Si su visibilidad se mueve un día de cambio de modelo por defecto, la causa está probablemente por encima de usted - no dentro de su empresa.
• Mida los tres motores por separado, gratis, en 60 segundos - y vuelva a medir el mes siguiente. El producto es la comparación, no la foto.

La honestidad de siempre para cerrar: cuatro preguntas, doce respuestas, dos ciudades, un oficio - eso es un sondeo, no un censo. Pero el orden de magnitud coincide con lo que ya muestran nuestros tres estudios nacionales (los motores solo coinciden entre sí en un 2 a 3 % de los nombres), y está fechado, publicado y se puede volver a comprobar. Una recomendación de IA es un acontecimiento, no un estado. Un acontecimiento no se gestiona - se gestiona su frecuencia.