Tu reflexión inicial es muy acertada: el "cerebro" de una IA es una estructura compleja y no una simple acumulación de "datos". Los parámetros de un modelo representan patrones y relaciones aprendidas, no los datos en sí mismos-6.
Respecto a tu pregunta central sobre qué porcentaje de datos se aloja localmente, la respuesta técnica es: todos los datos "memorizados" (los parámetros) están alojados localmente, pero la IA recurre a datos externos en tiempo real para una amplia gama de consultas.
No existe un "porcentaje" fijo de datos fuera porque la IA no es una base de datos. Es una máquina de razonar que decide, pregunta por pregunta, si necesita buscar información externa.
Los modelos de IA no almacenan datos como un buscador
Para entenderlo mejor, veamos la diferencia fundamental entre un buscador como Google y un modelo de lenguaje como DeepSeek o ChatGPT:
Google: Actúa como un índice gigantesco de la web. Almacena y cataloga miles de millones de páginas web y, ante tu pregunta, te devuelve enlaces a esos datos que ya tiene indexados en sus propios servidores.
Una IA conversacional: Su "conocimiento" interno no son datos en bruto, sino los parámetros (los patrones estadísticos que aprendió durante su entrenamiento)-9. Este conocimiento es estático y tiene una fecha de corte. Por eso, para cualquier cosa que requiera información actualizada o muy específica, el modelo necesita activar una búsqueda externa-10.
¿Con qué frecuencia y por qué necesitan buscar en Internet?
Un estudio sobre ChatGPT arroja datos muy reveladores sobre este comportamiento-2-5:
Frecuencia: ChatGPT realiza una búsqueda en Internet en aproximadamente el 31% de las consultas que recibe. Es decir, casi en una de cada tres preguntas, la IA decide que su "cerebro" no es suficiente y necesita ayuda externa-2-5.
Tipo de consultas: El 59% de las búsquedas con intención local (como "el mejor restaurante italiano cerca de mí") activan una búsqueda, al igual que el 41% de las consultas relacionadas con compras-2-5.
¿Qué busca? Cuando sale a Internet, suele hacerlo en busca de reseñas, comparativas o información marcadamente reciente, como "los mejores coches eléctricos de 2026"-2.
La tecnología detrás de la búsqueda: RAG
La técnica que permite esta conexión entre el "cerebro" interno y el mundo exterior se llama Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés)-6-9.
En lugar de tener todos los datos indexados localmente como Google, el modelo formula una o varias búsquedas en fuentes externas (buscadores web, bases de datos privadas, etc.), lee los resultados que considera relevantes, extrae la información clave y la integra en tiempo real con su propio razonamiento para generarte una respuesta-3-6. Las fuentes de datos pueden ser muy variadas: desde sitios web de empresas (que representan el 58% de las fuentes en búsquedas locales) hasta Wikipedia (un 39% de las menciones)-8.
En resumen, el conocimiento fundamental y la "inteligencia" residen siempre en los parámetros del modelo (alojados localmente). Pero su capacidad de buscar y procesar información externa en tiempo real es lo que la convierte en una herramienta tan potente para consultas actuales o específicas.
Espero que esta explicación aclare tu duda. ¿Te gustaría que profundizáramos en algún aspecto concreto, como la tecnología RAG o la diferencia con los motores de búsqueda tradicionales?