{"id":26456,"date":"2026-10-29T12:12:51","date_gmt":"2026-10-29T12:12:51","guid":{"rendered":"https:\/\/cosmo5.com\/?p=26456"},"modified":"2026-10-29T12:12:55","modified_gmt":"2026-10-29T12:12:55","slug":"datos-ortogonales-lo-que-la-ia-no-puede-adivinar-sobre-tus-productos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cosmo5.com\/es-es\/datos-ortogonales-lo-que-la-ia-no-puede-adivinar-sobre-tus-productos\/","title":{"rendered":"Datos ortogonales: lo que la IA no puede adivinar sobre tus productos"},"content":{"rendered":"
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En ChatGPT, Gemini o el AI Mode de Google, los usuarios ya no buscan un \u00abjersey de cashmere\u00bb, sino un \u00abjersey de cashmere que no haga bolitas\u00bb. Las fichas de producto tradicionales ya no son suficientes para responder a este tipo de consultas. La ventaja competitiva se est\u00e1 desplazando hacia un nuevo tipo de informaci\u00f3n: los datos que la IA no puede inferir ni inventar, conocidos como datos ortogonales. Te explicamos por qu\u00e9.<\/em><\/p>\n<\/div>\n\n

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P\u00eddele a un asistente de IA que te recomiende \u00abun jersey de cashmere que no haga bolitas\u00bb. Te responder\u00e1 con seguridad y te propondr\u00e1 varios modelos. Pero \u00bfen qu\u00e9 se basa para hacerlo? Ninguna marca especifica en su ficha de producto que su jersey \u00abno hace bolitas\u00bb ni garantiza c\u00f3mo se comportar\u00e1 el tejido con el paso del tiempo.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Ante la falta de informaci\u00f3n oficial, el modelo busca alternativas. Recurre a las opiniones de los clientes, los hilos de Reddit y los blogs; en otras palabras, a informaci\u00f3n anecd\u00f3tica y dispersa. En el mejor de los casos, puede razonar a partir de especificaciones t\u00e9cnicas, si est\u00e1n disponibles, como el di\u00e1metro y la longitud de la fibra, su procedencia (el cashmere de Mongolia Interior tiene fama de formar menos bolitas) o el hecho de que el tejido est\u00e9 confeccionado con hilo de doble cabo.<\/p>\n<\/div>\n\n\n

Los datos de producto estructurados: necesarios, pero insuficientes<\/h2>\n\n\n
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Desde hace quince a\u00f1os, el e-commerce se apoya en los datos de producto estructurados. El feed de Google Shopping, con su taxonom\u00eda y sus campos (t\u00edtulo, categor\u00eda, precio, marca, color, talla, material, disponibilidad, etc.), se ha consolidado como est\u00e1ndar de referencia b\u00e1sico. Y con raz\u00f3n: para la mayor\u00eda de los negocios de e-commerce maduros, mejorar la fiabilidad de este feed sigue siendo una de las inversiones con mayor retorno marginal, ya que se utiliza en todos los canales y cada mejora repercute en el conjunto del ecosistema.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Una de las ventajas de este modelo es que responde perfectamente a las consultas convencionales del tipo \u00absustantivo + adjetivo\u00bb, como \u00abjersey de cashmere\u00bb, \u00abjersey gris\u00bb o \u00abs\u00e9rum SPF 15\u00bb. Sin embargo, la irrupci\u00f3n de los motores de b\u00fasqueda basados en IA est\u00e1 cambiando las reglas del juego.<\/p>\n<\/div>\n\n

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La IA ya es capaz de deducir estos atributos por s\u00ed sola. Si una descripci\u00f3n indica \u00abtejido fino de cashmere 100 %\u00bb, un LLM identifica el material aunque el campo correspondiente est\u00e9 vac\u00edo. Si el t\u00edtulo menciona el tono, puede deducir el color. Google Shopping completa cada vez m\u00e1s campos de forma autom\u00e1tica, y las nuevas plataformas publicitarias, como ChatGPT Ads, extrapolan la informaci\u00f3n que puede inferirse. En otras palabras, mantener una buena higiene de los datos del feed de producto sigue siendo un requisito previo, pero ya no basta para diferenciarse.<\/p>\n<\/div>\n\n\n

Las b\u00fasquedas de los usuarios est\u00e1n cambiando<\/h2>\n\n\n
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Hay otro cambio, a\u00fan m\u00e1s profundo, que los equipos de marketing y e-commerce deber\u00edan tener muy en cuenta: con la IA conversacional, las propias consultas est\u00e1n cambiando. Seg\u00fan Google, las preguntas formuladas en AI Mode son, de media, tres veces m\u00e1s largas que las b\u00fasquedas tradicionales.<\/p>\n<\/div>\n\n

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A primera vista, podr\u00eda parecer que los usuarios simplemente a\u00f1aden m\u00e1s adjetivos a sus b\u00fasquedas. Sin embargo, el cambio va m\u00e1s all\u00e1: est\u00e1n pasando de una l\u00f3gica de \u00absustantivo + adjetivo\u00bb a otra de \u00abconcepto + restricciones\u00bb. Por ejemplo, al utilizar la IA, los usuarios ya no buscan \u00abun maquillaje tipo s\u00e9rum, cruelty-free y con SPF 15\u00bb, sino \u00abel maquillaje tipo s\u00e9rum cruelty-free m\u00e1s barato con un SPF superior a 15\u00bb. Tampoco buscan \u00abbotas negras de piel\u00bb, sino \u00abunas botas negras de piel c\u00f3modas para caminar todo el d\u00eda y resistentes a la lluvia\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Una b\u00fasqueda convencional puede resolverse consultando los campos de una ficha de producto, mientras que una consulta basada en \u00abconcepto + restricciones\u00bb requiere un razonamiento m\u00e1s complejo: encontrar el precio m\u00e1s bajo, aceptar todo un rango de valores de SPF, reconocer que una etiqueta como Leaping Bunny es equivalente a cumplir el criterio cruelty-free y, en el caso de \u00abc\u00f3modas durante todo el d\u00eda\u00bb, buscar una informaci\u00f3n que sencillamente no existe en la ficha de producto. Sin embargo, los sistemas de IA tienden a ofrecer una respuesta, aunque sea incorrecta, antes que reconocer que no disponen de informaci\u00f3n suficiente. Por eso, los usuarios se est\u00e1n acostumbrando a formular consultas complejas, incluso cuando faltan los datos necesarios.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Para que los resultados de la IA sean m\u00e1s fiables, Google ha empezado a reaccionar incorporando atributos conversacionales en Merchant Center, entre ellos un campo de preguntas y respuestas. Es una soluci\u00f3n \u00fatil, pero sigue siendo insuficiente. Sin un m\u00e9todo que permita identificar qu\u00e9 informaci\u00f3n debe incluirse en esas preguntas y respuestas, la mayor\u00eda de las empresas se limitan a reutilizar lo que ya publican. Ser\u00eda m\u00e1s eficaz que centraran sus esfuerzos en construir bases de datos de producto enriquecidas con informaci\u00f3n ortogonal.<\/p>\n<\/div>\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son los datos ortogonales?<\/h2>\n\n\n
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Un dato ortogonal es una informaci\u00f3n que no puede inferirse, extrapolarse ni deducirse a partir de los datos que ya se han publicado sobre un producto. Es informaci\u00f3n nueva tanto para los consumidores como para los LLM, los motores de b\u00fasqueda y las dem\u00e1s herramientas de descubrimiento.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Para saber si un dato es realmente ortogonal, basta con plantearse una pregunta: \u00bfpodr\u00eda un modelo de IA obtener esta informaci\u00f3n a partir de mi ficha de producto actual? Si la respuesta es s\u00ed, no es un dato ortogonal. Por ejemplo, el material, el color o la talla pueden deducirse. En cambio, no ocurre lo mismo con la resistencia al desgaste de unos pantalones, el nivel de ruido de una arrocera o la anchura de puerta necesaria para que pase un sof\u00e1.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Estos datos ofrecen varias ventajas a las marcas: reducen el riesgo de alucinaciones en los asistentes de IA, ampl\u00edan el abanico de consultas para las que un producto puede ser relevante y mejoran su visibilidad en los motores de b\u00fasqueda conversacionales y las nuevas interfaces de b\u00fasqueda. Pero, sobre todo, son mucho m\u00e1s dif\u00edciles de replicar por la competencia.<\/p>\n<\/div>\n\n\n

Nuevos datos que recopilar e incorporar<\/h2>\n\n\n
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Por desgracia, los datos m\u00e1s \u00fatiles suelen no estar disponibles, ser costosos de recopilar o no poder publicarse directamente por parte de la marca debido a cuestiones de imagen o de responsabilidad legal.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Aun as\u00ed, existen varias soluciones. Para las marcas, un primer paso consiste en recuperar y poner en valor los datos que ya almacenan en sus sistemas internos, pero que todav\u00eda no aprovechan (PIM, DAM, ERP y CMS). Por su parte, los retailers deben reforzar sus procesos de enriquecimiento de los cat\u00e1logos de producto. Algunos ya recurren a la visi\u00f3n artificial durante las sesiones fotogr\u00e1ficas de producto para detectar caracter\u00edsticas que los fabricantes no proporcionan.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Al mismo tiempo, las colaboraciones editoriales pueden ser otra fuente de enriquecimiento de la informaci\u00f3n de producto, especialmente en sectores donde existen medios especializados y comunidades de aficionados. Los sitios especializados que prueban, miden y describen productos en detalle disponen de informaci\u00f3n especialmente valiosa: algunos cortan zapatillas deportivas para medir el grosor y la densidad de la suela; otros monitorizan la temperatura de un colch\u00f3n durante toda la noche, registran el sonido de las teclas de un teclado o eval\u00faan su respuesta h\u00e1ptica. Son mediciones que no aparecen en las fichas de producto y que ning\u00fan modelo puede deducir por s\u00ed solo.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Otra opci\u00f3n que conviene aprovechar es el contenido generado por los usuarios (user-generated content o UGC), todav\u00eda demasiado infrautilizado. Este tipo de contenido permite obtener informaci\u00f3n muy demandada que la propia marca no puede garantizar ni afirmar por s\u00ed misma. Su aprovechamiento puede adoptar distintas formas: agregar los motivos de devoluci\u00f3n y las consultas al servicio de atenci\u00f3n al cliente para enriquecer la ficha de producto (\u00abeste modelo talla peque\u00f1o\u00bb); recompensar a los clientes que documenten el producto en uso mediante fotograf\u00edas o v\u00eddeos; o recopilar valoraciones e informaci\u00f3n verificadas por los propios clientes, entre otras posibilidades.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Todas estas iniciativas merecen un lugar en la hoja de ruta de 2027. Porque la IA no puede adivinar lo que desconoce, los datos ortogonales se han convertido en un nuevo campo de batalla para el e-commerce. Y todos tienen un papel que desempe\u00f1ar. Las marcas son las \u00fanicas que poseen buena parte de la informaci\u00f3n sobre sus propios productos. Los retailers multimarca, por su parte, son los \u00fanicos que pueden mantener una posici\u00f3n neutral y abarcar toda la gama de productos, incluidos los datos que permiten comparar dos productos y determinar cu\u00e1l ofrece peores prestaciones. Una comparaci\u00f3n que ninguna marca har\u00e1 nunca si eso supone dejar en peor lugar a sus propios productos.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Cont\u00e1ctanos<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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