ZeroSearch y la caída del buscador: ¿puede sobrevivir Google?
Durante más de dos décadas, Google ha sido el principal mediador entre el conocimiento y la experiencia digital. Sin embargo, en 2025, su liderazgo ya no se define solo por el buscador, sino por su incursión decidida en el terreno de la inteligencia artificial generativa. Con Gemini 2.5, la compañía consolida una arquitectura cognitiva avanzada, capaz no solo de responder, sino de razonar y anticiparse a las necesidades del usuario.
Una de sus piezas más disruptivas es DeepSearch, una evolución del motor tradicional de búsqueda que ya no se limita a indexar páginas, sino que reinterpreta fuentes, cruza datos y formula síntesis de alto nivel. A esto se suma la integración de Notebook LM, un entorno semántico que permite a los modelos trabajar con lógica contextual persistente, lo que está revolucionando aplicaciones en programación, investigación y educación. En este escenario, Google no lidera por inercia, sino por una transformación profunda de su oferta: de buscador a arquitecto de infraestructuras cognitivas.
ZeroSearch y la disrupción invisible: ¿IA sin motores de búsqueda?
En un giro paradigmático, Alibaba ha introducido ZeroSearch, un enfoque de entrenamiento que redefine por completo la dependencia de los modelos hacia los motores de búsqueda. A diferencia de los sistemas tradicionales que se entrenan sobre datos extraídos de la web, ZeroSearch genera documentos simulados —incluyendo ruido y distracciones deliberadas— con los que los modelos aprenden a razonar en entornos más controlados y eficientes.
Este método reduce hasta un 88% los costes de entrenamiento, eliminando la necesidad de APIs comerciales y consultas a buscadores reales. Más importante aún, rompe la relación estructural entre IA y web: los modelos ya no necesitan explorar el caos informativo para extraer patrones útiles, sino que desarrollan capacidades de inferencia interna sobre material sintético. La clave aquí no es solo técnica, sino filosófica: si la IA puede aprender sin Google, ¿podría hacerlo también sin nosotros?. La independencia de datos externos es más que una optimización; es un nuevo paradigma en el diseño del conocimiento automático.
La caída silenciosa del tráfico: Apple, Safari y los nuevos accesos a la información
Mientras los laboratorios de IA repiensan el entrenamiento, otra erosión afecta a Google desde el frente de la distribución. Recientes informes han confirmado que el tráfico de Google a través de Safari está en caída libre, y la razón no es el cambio de algoritmo, sino la emergencia de agentes conversacionales embebidos como ChatGPT, Perplexity o Arc. Apple, tradicional socio de Google en la navegación móvil, reconoce que cada vez más usuarios formulan sus búsquedas directamente desde asistentes impulsados por IA, lo que debilita el valor estratégico del buscador como puerta de entrada al conocimiento.
El acuerdo de más de 20.000 millones de dólares entre Google y Apple está ahora en tela de juicio, porque el ecosistema móvil —que antes era solo una cuestión de interfaz— se ha convertido en un campo de batalla semántico. Los motores ya no se ubican en la barra de búsqueda, sino en capas cognitivas que acompañan al usuario. Así, la visibilidad de Google empieza a depender no de la intención de búsqueda, sino del agente que intermedia esa intención.
La autonomía de los modelos: de la optimización al pensamiento simulado
Los cambios que atraviesan la infraestructura digital no se limitan a los canales de acceso. En un plano más profundo, estamos asistiendo al nacimiento de modelos que no solo predicen, sino que aprenden a pensar a partir de entornos simulados, sin necesidad de contacto directo con el conocimiento “real”. Esto marca una diferencia sustancial con la lógica estadística de los grandes modelos de lenguaje entrenados sobre corpus masivos.
ZeroSearch y propuestas similares abren la puerta a un nuevo tipo de modelo, menos dependiente del input externo y más centrado en la construcción interna de estructuras lógicas. En lugar de absorber la web como un espejo del mundo, estos modelos aprenden a reconstruir el mundo desde reglas, contextos y simulaciones. Esto tiene ventajas claras: menor contaminación semántica, mayor control sobre sesgos y una mejora notable en tareas de razonamiento. Pero también plantea interrogantes: ¿qué tipo de conocimiento emerge cuando eliminamos la fricción con lo real? ¿Qué papel queda para el contenido humano en esta nueva cadena de valor informativo?
Del buscador al cerebro: Google ante su propia reinvención como plataforma cognitiva
La aparente amenaza existencial que enfrenta Google no implica su desaparición, sino su transformación. Mientras la función tradicional del buscador se diluye frente a los nuevos modelos de acceso y aprendizaje, Google está diseñando su propio regreso desde otro ángulo: como núcleo operativo de inteligencias distribuidas. Gemini no busca reemplazar al buscador, sino trascenderlo. Su ambición es convertirse en el sistema operativo del conocimiento automatizado, el componente invisible que orquesta tareas, sintetiza datos y ejecuta decisiones dentro de plataformas, dispositivos y flujos de trabajo.
En lugar de ofrecer respuestas a usuarios humanos, Google se prepara para responder a máquinas que piensan, actúan y deciden. La paradoja es clara: aunque nos estemos despidiendo lentamente del buscador, es posible que nos reencontremos con Google en el interior de los modelos que lo sustituyeron. El verdadero monopolio no será sobre la información, sino sobre la infraestructura que le da forma.
Conclusión: ¿Puede Google desaparecer sin dejar de estar en todas partes?
La transición que vivimos no es el final de Google, sino el final de un cierto tipo de Google: el que organizaba el mundo web para nosotros. En su lugar, emerge una arquitectura más profunda y menos visible, donde la inteligencia no se busca, sino que se genera desde dentro. Y aunque parezca que otros actores están ocupando su lugar, todo indica que Google está trazando su próxima hegemonía en el corazón mismo del pensamiento automático.
