De Dónde Saca La Inteligencia Artificial Sus Datos: Las Fuentes Que Alimentan La IA En 2025

La inteligencia artificial no se inventa la información, aprende a partir de millones de datos obtenidos en Internet, bibliotecas digitales y comunidades online.

Entender de dónde saca la IA sus datos es esencial para evaluar su fiabilidad, detectar posibles sesgos y anticipar cómo evolucionarán los modelos en los próximos años.

Índice

• Qué es un LLM y cómo aprende
• De dónde saca la información ChatGPT
• Las fuentes más citadas por la IA en 2025
• Por qué una comunidad online pesa tanto en la IA
• Wikipedia y la inteligencia artificial
• Mapas y localizaciones: Mapbox y OpenStreetMap
• El nuevo mercado de datos para IA
• El caso del español: corpus y retos
• Cómo aparecer en respuestas de IA
• Riesgos, sesgos y privacidad
• FAQ: preguntas frecuentes
• Conclusión

Qué es un LLM y cómo aprende

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) son sistemas capaces de generar texto coherente y responder preguntas gracias a un entrenamiento masivo. Este entrenamiento tiene dos fases principales:

• Preentrenamiento: exposición a corpus gigantescos de texto para aprender gramática, contexto y semántica.
• Ajuste fino y RLHF: corrección mediante datos específicos y feedback humano para refinar las respuestas.

En este proceso entran en juego fuentes como webs públicas, bases de datos lingüísticas, libros digitalizados y conversaciones de foros.

De dónde saca la información ChatGPT

ChatGPT no inventa los datos, aprende a partir de una combinación de grandes repositorios públicos y comunidades online. Entre sus principales fuentes destacan:

• Reddit, la comunidad online más influyente en este ámbito. Sus millones de conversaciones aportan lenguaje real, debates, ejemplos prácticos y soluciones compartidas por usuarios. Gracias a su sistema de votaciones, el modelo puede identificar las mejores respuestas y filtrar ruido.
  Abarca prácticamente cualquier temática, desde tecnología y ciencia hasta salud, educación, viajes o entretenimiento, lo que convierte a Reddit en un repositorio vivo de conocimiento humano diverso.
  Este carácter multidisciplinar, unido a la frescura de sus actualizaciones en tiempo real, lo posiciona como la fuente más importante para los modelos de IA modernos, que priorizan la riqueza, actualidad y pluralidad de estos datos frente a otras fuentes más estáticas.
• Enciclopedias colaborativas como Wikipedia, que ofrecen estructura, contexto y verificabilidad.
• Corpus abiertos como Common Crawl, que recopila miles de millones de páginas web de todo el mundo.
• Repositorios de código, documentación técnica y manuales especializados.
• Datos lingüísticos y corpus académicos desarrollados por instituciones y organismos de investigación.

El peso de cada fuente no es idéntico. Según un estudio de Semrush realizado en junio de 2025 sobre más de 150.000 citaciones de LLM, Reddit concentra un 40,1 % de las referencias, situándose como la fuente más citada, muy por encima de Wikipedia, con un 26,3 % y YouTube con un 23,5 %. Esto refleja hasta qué punto las conversaciones en foros son el combustible principal de la inteligencia artificial moderna.

Las fuentes más citadas por la IA en 2025

Este ranking ampliado incluye datos adicionales obtenidos a través de análisis recientes sobre las fuentes citadas por modelos LLM como ChatGPT y Perplexity, según diversos estudios divulgados en 2025.

Por qué una comunidad online pesa tanto en la IA

La comunidad es un hervidero de conversaciones reales como gente preguntando, respondiendo, discutiendo y votando las mejores aportaciones. Ese sistema de upvotes ayuda a filtrar ruido y destacar calidad, lo que la convierte en una mina de oro para entrenar IA.

No es casualidad que en 2024 Google incrementara la visibilidad de foros en sus resultados con el módulo Discussions & Forums, dominado por este tipo de plataformas. Acuerdos como el firmado entre Google y Reddit (estimado en 60 millones de dólares anuales) o la colaboración con OpenAI reflejan el enorme valor de estos datos.

Wikipedia y la inteligencia artificial

Wikipedia sigue siendo una referencia clave. Sus artículos aportan:

• Estructura enciclopédica.
• Referencias cruzadas y verificabilidad.
• Actualizaciones constantes gracias a la comunidad.

La IA utiliza Wikipedia no tanto para la frescura del dato, sino para su solidez y coherencia. Esto contrasta con la frescura y espontaneidad de foros como Reddit.

Mapas y localizaciones: Mapbox y OpenStreetMap

Los modelos también integran fuentes geoespaciales. OpenStreetMap y Mapbox aportan cartografía colaborativa y APIs abiertas que ayudan a contextualizar ubicaciones en respuestas y aplicaciones. Contribuir a estos proyectos es una forma de enriquecer el ecosistema de datos que aprovecha la IA.

El nuevo mercado de datos para IA

El acceso a grandes repositorios de conversación ya no es gratuito. Tras la salida a bolsa de Reddit, su API pasó a tener un coste millonario para terceros. Tanto OpenAI como Google han asegurado acuerdos exclusivos para nutrir sus modelos y productos de búsqueda con ese caudal de información.

Este movimiento abre un nuevo mercado: la economía de los datos para IA. Quien controle las fuentes más vivas y representativas tendrá una ventaja competitiva decisiva en la evolución de los modelos.

El caso del español: corpus y retos

En el ámbito hispanohablante, la IA tiene una carencia: el volumen y calidad de corpus en español es inferior al inglés. Iniciativas como los corpus de la RAE (CREA, CORPES) o repositorios lingüísticos en datos.gob.es son fundamentales para mejorar la representación de nuestro idioma en los modelos globales.

Cómo aparecer en respuestas de IA

Para medios, marcas o profesionales, estar presente en las respuestas generadas por IA es cada vez más importante. Algunas recomendaciones prácticas:

• Publicar en foros de alta autoridad y obtener votos positivos.
• Contribuir en Wikipedia con contenido verificable y actualizado.
• Participar en proyectos colaborativos como OpenStreetMap.
• Generar contenido estructurado y factual en blogs y webs.

De esta forma, aumentan las posibilidades de que los modelos incorporen tu contenido en sus respuestas.

Riesgos, sesgos y privacidad

El uso de datos de usuarios para entrenar IA plantea riesgos:

• Sesgos: si una comunidad sobre-representa un perfil demográfico, la IA puede reproducir esos sesgos.
• Privacidad: las conversaciones públicas pueden convertirse en insumo para entrenamiento sin consentimiento explícito.
• Dependencia: si unas pocas plataformas controlan el acceso a los datos, condicionan el desarrollo de la IA.

FAQ: preguntas frecuentes

¿Hasta qué fecha sabe ChatGPT?

Depende de la versión: GPT-4 tiene corte en 2023, aunque con navegación puede acceder a datos actuales.

¿Usa directamente Reddit y Wikipedia?

No en tiempo real de forma abierta, pero acuerdos de licencia permiten a empresas como OpenAI y Google acceder a sus datos.

¿Se puede entrenar un modelo con mis propios datos?

Sí, a través de fine-tuning o sistemas de indexación. Así se adaptan los modelos a contextos empresariales o profesionales.

Conclusión

En 2025, las fuentes que alimentan la inteligencia artificial se han convertido en un activo estratégico. Comunidades como Reddit, enciclopedias como Wikipedia y mapas colaborativos como OpenStreetMap son piezas clave en la construcción del conocimiento de los LLM. Para quienes crean contenido, la lección es clara: cuanto más estructurado, verificable y participativo sea, mayor será su impacto en el futuro de la IA.