Desafíos y ajustes en la medición del impacto de los datos abiertos en la era de la IA

Durante más de una década, las plataformas de datos abiertos han medido su impacto a través de indicadores relativamente estables : número de descargas, visitas a la web, reutilizaciones documentadas, aplicaciones o servicios creados en base a ellos, etc. Estos indicadores funcionaban bien en un ecosistema donde los usuarios - empresas, periodistas, desarrolladores, ciudadanos anónimos, etc. - accedían directamente a las fuentes originales para consultar, descargar y procesar los datos.

Sin embargo, el panorama ha cambiado radicalmente. La irrupción de los modelos de inteligencia artificial generativa ha transformado la forma en que las personas acceden a la información. Estos sistemas generan respuestas sin necesidad de que el usuario visite la fuente original, lo que está provocando una caída global del tráfico web en medios, blogs y portales de conocimiento .

En este nuevo contexto, medir el impacto de una plataforma de datos abiertos exige repensar los indicadores tradicionales para incorporar a las métricas ya utilizadas otras nuevas que capturen también la visibilidad e influencia de los datos en un ecosistema donde la interacción humana está cambiando.

El ecosistema web está experimentando una transformación profunda impulsada por el auge de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) . Cada vez más personas formulan sus preguntas directamente a sistemas como ChatGPT, Copilot, Gemini o Perplexity, obteniendo respuestas inmediatas y contextualizadas sin necesidad de recurrir a un buscador tradicional.

Al mismo tiempo, quienes continúan utilizando motores de búsqueda como Google o Bing también experimentan cambios relevantes derivados de la integración de la inteligencia artificial en estas plataformas. Google, por ejemplo, ha incorporado funciones como AI Overviews, que ofrece resúmenes generados automáticamente en la parte superior de los resultados, o el Modo IA, una interfaz conversacional que permite profundizar en una consulta sin navegar por enlaces. Esto genera un fenómeno conocido como Zero-Click: el usuario realiza una búsqueda en un motor como Google y obtiene la respuesta directamente en la propia página de resultados. En consecuencia, no tiene necesidad de hacer clic en ningún enlace externo, lo cual limita las visitas a las fuentes originales de las que está extraída la información.

Todo ello implica una consecuencia clave: el tráfico web deja de ser un indicador fiable de impacto. Una página web puede estar siendo extremadamente influyente en la generación de conocimiento sin que ello se traduzca en visitas.

Ante esta situación, las plataformas de datos abiertos necesitan nuevas métricas que capturen su presencia en este nuevo ecosistema. A continuación, se recogen algunas de ellas.

1. Share of Model (SOM): presencia en los modelos de IA

Inspirado en métricas del marketing digital, el Share of Model mide con qué frecuencia los modelos de IA mencionan, citan o utilizan datos procedentes de una fuente concreta. De esta forma, el SOM ayuda a ver qué conjuntos de datos concretos (empleo, clima, transporte, presupuestos, etc.) son utilizados por los modelos para responder preguntas reales de los usuarios, revelando qué datos tienen mayor impacto.

Esta métrica resulta especialmente valiosa porque actúa como un indicador de confianza algorítmica: cuando un modelo menciona una página web, está reconociendo su fiabilidad como fuente. Además, contribuye a aumentar la visibilidad indirecta, ya que el nombre de la web aparece en la respuesta incluso cuando el usuario no llega a hacer clic.

2. Análisis de sentimiento: tono de las menciones en IA

El análisis de sentimiento permite ir un paso más allá del Share of Model, ya que no solo identifica si un modelo de IA menciona una marca o dominio, sino cómo lo hace. Habitualmente, esta métrica clasifica el tono de la mención en tres categorías principales: positivo, neutro y negativo.

Aplicado al ámbito de los datos abiertos, este análisis ayuda a comprender la percepción algorítmica de una plataforma o conjunto de datos. Por ejemplo, permite detectar si un modelo utiliza una fuente como ejemplo de buenas prácticas, si la menciona de forma neutral como parte de una respuesta informativa o si la asocia a problemas, errores o datos desactualizados.

Esta información puede resultar útil para identificar oportunidades de mejora, reforzar la reputación digital o detectar posibles sesgos en los modelos de IA que afecten a la visibilidad de una plataforma de datos abiertos.

3. Categorización de prompts: en qué temas destaca una marca

Analizar las preguntas que hacen los usuarios permite identificar en qué tipos de consultas aparece con mayor frecuencia una marca. Esta métrica ayuda a entender en qué áreas temáticas -como economía, salud, transporte, educación o clima- los modelos consideran más relevante una fuente.

Para las plataformas de datos abiertos, esta información revela qué conjuntos de datos están siendo utilizados para responder preguntas reales de los usuarios y en qué dominios existe mayor visibilidad o potencial de crecimiento. También permite detectar oportunidades: si una iniciativa de datos abiertos quiere posicionarse en nuevas áreas, puede evaluar qué tipo de contenido falta o qué conjuntos de datos podrían reforzarse para aumentar su presencia en esas categorías.

4. Tráfico procedente de IA: clics desde resúmenes generados

Muchos modelos ya incluyen enlaces a las fuentes originales. Aunque muchos usuarios no hacen clic en dichos enlaces, algunos sí lo hacen. Por ello, las plataformas pueden empezar a medir:

• Visitas procedentes de plataformas de IA (cuando estas incluyen enlaces).
• Clics desde resúmenes enriquecidos en buscadores que integran IA.

Esto supone un cambio en la distribución del tráfico que llega a las webs desde los distintos canales. Mientras el tráfico orgánico —el que proviene de los motores de búsqueda tradicionales— está disminuyendo, empieza a crecer el tráfico referido desde los modelos de lenguaje.

Este tráfico será menor en cantidad que el tradicional, pero más cualificado, ya que quien hace clic desde una IA suele tener una intención clara de profundizar.

Es importante que se tengan en cuenta estos aspectos a la hora de fijar objetivos de crecimiento en una plataforma de datos abiertos.

5. Reutilización algorítmica: uso de datos en modelos y aplicaciones

Los datos abiertos alimentan modelos de IA, sistemas predictivos y aplicaciones automatizadas. Conocer qué fuentes se han utilizado para su entrenamiento sería también una forma de conocer su impacto. Sin embargo, pocas soluciones proporcionan de manera directa esta información. La Unión Europea está trabajando para promover la transparencia en este campo, con medidas como la plantilla para documentar los datos de entrenamiento de modelos de propósito general , pero su implantación -y la existencia de excepciones a su cumplimiento- hacen que el conocimiento sea aún limitado.

Medir el incremento de accesos a los datos mediante API podría dar una idea de su uso en aplicaciones para alimentar sistemas inteligentes. Sin embargo, el mayor potencial en este campo pasa por colaboración con empresas, universidades y desarrolladores inmersos en estos proyectos, para que ofrezcan una visión más realista del impacto.

La caída del tráfico web no significa una caída del impacto. Significa un cambio en la forma en que la información circula. Las plataformas de datos abiertos deben evolucionar hacia métricas que reflejen la visibilidad algorítmica, la reutilización automatizada y la integración en modelos de IA.

Esto no significa que las métricas tradicionales deban desaparecer. Conocer los accesos a la web, los conjuntos de datos más visitados o los más descargados sigue siendo una información de gran valor para conocer el impacto de los datos proporcionados a través de plataformas abiertas. Y también es fundamental monitorizar el uso de los datos a la hora de generar o enriquecer productos y servicios, incluidos los sistemas de inteligencia artificial. En la era de la IA, el éxito ya no se mide solo por cuántos usuarios visitan una plataforma, sino también por cuántos sistemas inteligentes dependen de su información y la visibilidad que ello otorga.

Por eso, integrar estas nuevas métricas junto a los indicadores tradicionales a través de una estrategia de analítica web y SEO * permite obtener una visión más completa del impacto real de los datos abiertos. Así podremos saber cómo circula nuestra información, cómo se reutiliza y qué papel juega en el ecosistema digital que hoy da forma a la sociedad.

*El SEO (Search Engine Optimization) es el conjunto de técnicas y estrategias destinadas a mejorar la visibilidad de un sitio web en los motores de búsqueda.

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