Durante años, las marcas han trabajado para aparecer en los primeros resultados de los buscadores, captar la atención en redes sociales y atraer visitantes a sus páginas web. Pero el recorrido de los consumidores está incorporando un nuevo intermediario: la inteligencia artificial generativa. Antes de consultar directamente a una empresa, comparar sus productos o visitar una tienda, cada vez más personas recurren a herramientas de IA para pedir recomendaciones, evaluar alternativas y resolver dudas.
Este cambio plantea un desafío para las organizaciones, porque ya no basta con que una marca sea conocida o tenga una buena posición en Google; también necesita que los sistemas de inteligencia artificial comprendan qué ofrece, reconozcan sus atributos y la consideren relevante cuando un usuario solicita una recomendación. Y, a diferencia de los buscadores tradicionales, los asistentes de IA pueden elaborar una respuesta que resuelva la consulta sin necesidad de que el consumidor visite ninguna de las fuentes utilizadas.
Así lo plantea LLYC en su informe “La era del cerebro dual: por qué las marcas deben influir en la IA que nos influye”, que analiza la transformación de los procesos de decisión y propone un marco estratégico para gestionar la presencia de las organizaciones en las respuestas generadas por inteligencia artificial.
El documento incorpora los resultados de una investigación realizada junto a Appinio que revela que el 44% de los españoles de entre 18 y 65 años utilizaron inteligencia artificial en su última compra. Entre quienes recurrieron a esta tecnología, el 39% consideran que fue determinante para decidir, mientras que el 60% señalan que constituyó un factor adicional. En conjunto, el 94,5% reconocen que la IA tuvo alguna influencia en su elección.
El estudio también apunta a una transformación significativa en la relación entre las marcas y sus audiencias: el 66% de los usuarios de IA afirman que rara vez o nunca hacen clic en los enlaces originales después de recibir una respuesta generada por estos sistemas.
La implicación de esto para las empresas es importante. Una organización puede disponer de una web bien posicionada, invertir en contenidos y mantener una notoriedad elevada, pero quedar fuera de las alternativas que un asistente presenta cuando alguien pregunta qué producto, servicio o proveedor le conviene elegir.
La inteligencia artificial cambia las reglas de la visibilidad de marca
La principal diferencia entre una búsqueda convencional y una consulta a un asistente de inteligencia artificial reside en la forma en que se presenta la información.
Mientras que un buscador ofrece habitualmente una relación de resultados que el usuario debe explorar, los sistemas de IA generativa pueden sintetizar información procedente de distintas fuentes, comparar opciones y elaborar una recomendación adaptada a la consulta. Esto modifica el momento en el que las marcas tienen la oportunidad de influir.
LLYC denomina AI Influence a la disciplina que estudia cómo construir relevancia y presencia en la IA
Y es que la decisión puede comenzar a formarse antes de que exista una interacción directa entre el consumidor y la empresa. Una recomendación favorable puede introducir una marca entre las opciones consideradas, mientras que una descripción imprecisa, una información desactualizada o una ausencia en la respuesta pueden limitar sus posibilidades de ser elegida.
LLYC denomina AI Influence a la disciplina que estudia cómo las organizaciones pueden construir relevancia, credibilidad y presencia en las conversaciones que las personas mantienen con sistemas de inteligencia artificial generativa.
El planteamiento no consiste simplemente en conseguir menciones. Una marca puede aparecer en una respuesta y, aun así, quedar en una posición desfavorable si se presenta como una alternativa poco diferenciada, si sus atributos no se corresponden con las necesidades del usuario o si la información disponible genera dudas sobre su fiabilidad. Por ello, el informe distingue tres dimensiones que las empresas deberían evaluar: comprensión, validación y recomendación.
La primera hace referencia a si la IA entiende correctamente qué es una organización y qué la diferencia de sus competidores. La segunda, a si encuentra pruebas externas que respalden sus afirmaciones. Y la tercera, a si considera que la marca merece aparecer entre las alternativas cuando una persona busca una solución concreta.
En palabras de Ibo Sanz, Director Senior Global de AI & Strategy en LLYC, “no se trata de hacer dos estrategias distintas. Hay que entender que la IA se ha convertido en el nuevo intermediario entre las marcas y las personas”. El directivo considera que las organizaciones deben asumir que sus clientes pueden consultar a la inteligencia artificial en algún momento del proceso de decisión y trabajar para que, cuando eso suceda, los sistemas conozcan adecuadamente sus propuestas y puedan recomendarlas.
Cuatro factores para que una marca resulte relevante para la IA
El informe identifica cuatro condiciones fundamentales para mejorar la presencia de una organización en las respuestas de inteligencia artificial: claridad, relevancia, validación externa y coherencia. Pero no se trata de mecanismos que garanticen una recomendación, puesto que las respuestas dependen del modelo utilizado, la pregunta formulada y las fuentes disponibles. Sin embargo, constituyen una base para aumentar las posibilidades de que una empresa sea comprendida correctamente y considerada en las consultas relacionadas con su actividad.
Claridad: explicar qué ofrece la marca y por qué es diferente
El primer requisito es disponer de una propuesta de valor comprensible, específica y consistente. Las empresas necesitan explicar qué hacen, qué problemas resuelven, a qué públicos se dirigen y cuáles son los atributos que las distinguen de sus competidores. Según LLYC, las propuestas excesivamente genéricas dificultan la diferenciación tanto ante los consumidores como ante los sistemas que deben comparar alternativas.
Así, una marca que se define únicamente mediante conceptos amplios, como innovación, calidad o compromiso, ofrece menos elementos concretos para justificar por qué debería recomendarse frente a otras opciones. Por el contrario, una narrativa respaldada por características, capacidades y resultados facilita que la IA identifique su posición competitiva.
Esta necesidad afecta también a la arquitectura de marca. Cuando una compañía dispone de distintas líneas de negocio, productos o submarcas, debe procurar que sus relaciones y diferencias resulten comprensibles en el conjunto de su presencia digital.
Relevancia: responder a las preguntas que realmente importan
El segundo factor es la utilidad de la información publicada.
LLYC advierte de que mejorar la presencia en inteligencia artificial no consiste necesariamente en producir más contenido, sino en desarrollar materiales que respondan a las necesidades concretas de quienes consultan.
Una persona puede preguntar por el producto más adecuado para una determinada situación, un responsable de compras puede solicitar una comparación entre proveedores y un candidato puede investigar las condiciones laborales de una empresa. Aunque todas estas consultas puedan referirse a una misma organización, requieren información diferente.
La estrategia de contenidos debe partir de las preguntas que influyen en decisiones reales, en lugar de limitarse a los mensajes que la compañía desea difundir. Esto implica identificar las dudas de clientes, inversores, empleados, periodistas o responsables de compras y desarrollar información que permita resolverlas de manera precisa.
El informe propone prestar atención a distintas categorías de consultas: las que buscan descubrir alternativas, comparar marcas, evaluar la confianza en una empresa, conocer su reputación o comprobar si cumple lo que promete.
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Los medios llegan a ser casi el doble de influyentes que otras fuentes en las respuestas de los LLMs
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Validación externa: la importancia de lo que otros dicen sobre la marca
Uno de los aspectos más relevantes del análisis es el peso de las fuentes independientes. Los sistemas de inteligencia artificial pueden utilizar información corporativa, pero también noticias, opiniones de clientes, publicaciones especializadas, informes, instituciones, comunidades profesionales y otros contenidos disponibles públicamente.
Por tanto, la presencia digital de una organización no depende exclusivamente de los materiales que publica en sus propios canales. Según los proyectos desarrollados por LLYC para sus clientes, más del 93% de las citas utilizadas por los sistemas de IA proceden de fuentes ajenas a las propias compañías.
Además, esta influencia se encuentra concentrada. En todos los casos analizados, diez dominios reúnen al menos un tercio de las citas y, en algunos proyectos, su peso se aproxima a la mitad.
Estos resultados apuntan a la importancia de identificar qué medios, plataformas y fuentes especializadas tienen mayor presencia en las respuestas relacionadas con cada sector. La conclusión no es que las marcas deban intentar aparecer indiscriminadamente en todos los espacios digitales. El desafío consiste en construir autoridad en aquellas fuentes que resultan relevantes para las decisiones de sus públicos.
Esta realidad refuerza el papel de las relaciones públicas, la comunicación corporativa, la generación de conocimiento y la presencia de expertos como elementos de una estrategia de visibilidad. No obstante, el peso de las citas no debe confundirse automáticamente con la influencia sobre las recomendaciones: una fuente puede ser utilizada para respaldar información sin determinar por sí sola la posición final de una marca.
Coherencia: evitar contradicciones entre el discurso y la realidad
La cuarta condición es la consistencia del conjunto de mensajes y evidencias asociados a una organización. La inteligencia artificial puede reunir información procedente de la web corporativa, noticias, reseñas de consumidores, opiniones de empleados, informes de sostenibilidad y resultados financieros. Esta capacidad hace más visibles las posibles contradicciones entre lo que una empresa afirma y lo que otros actores dicen sobre ella.
Por ejemplo, una organización puede presentarse como referente en atención al cliente y, al mismo tiempo, acumular valoraciones negativas sobre su servicio. O comunicar compromisos medioambientales que no encuentran respaldo suficiente en sus resultados. En estos casos, los sistemas pueden incorporar ambas dimensiones a sus respuestas, generando una descripción menos favorable o introduciendo dudas sobre la credibilidad de la compañía.
La coherencia deja así de ser únicamente una cuestión de identidad corporativa y adquiere implicaciones directas para la forma en que una marca puede ser interpretada y recomendada por la IA.
La visibilidad en IA puede mejorar con cambios medibles
Más allá del planteamiento estratégico, LLYC señala que el trabajo sobre los contenidos y las fuentes que alimentan las respuestas de inteligencia artificial puede producir resultados cuantificables. La consultora expone el caso de un proyecto desarrollado para una compañía del sector turístico en España, en el que la recuperación de contenidos de la web corporativa por parte de los sistemas de IA aumentó un 163% en un mes. Durante el mismo periodo, las citas de esos contenidos en las respuestas generadas crecieron un 51%.
Los resultados sugieren que las mejoras introducidas facilitaron tanto el acceso de los sistemas a la información de la empresa como su utilización posterior para elaborar respuestas. No obstante, ambas métricas representan dimensiones diferentes. La recuperación de contenidos indica que la información está siendo localizada por los sistemas, mientras que las citas reflejan su utilización explícita como fuente.
La visibilidad en la IA no es estática, se trabaja sobre los activos que generan sus respuestas
Ninguno de los dos indicadores demuestra por sí solo que la compañía haya incrementado sus ventas o que haya pasado a ser recomendada con mayor frecuencia que sus competidores. Para evaluar esos efectos sería necesario analizar también las respuestas concretas, la posición de la marca y los resultados de negocio.
El ejemplo ilustra, en cualquier caso, que la visibilidad en inteligencia artificial no es necesariamente una condición estática y que las organizaciones pueden trabajar sobre los activos que contribuyen a sus respuestas.
Los decisores B2B ya utilizan IA para seleccionar proveedores
El informe amplía su análisis más allá del consumo individual y presta especial atención a las decisiones entre empresas. Según la investigación citada por LLYC, el 93% de los decisores B2B encuestados utilizan herramientas de inteligencia artificial en sus procesos de selección de proveedores.
Las aplicaciones más habituales son la comparación de tarifas y servicios, mencionada por el 57% de los participantes; la búsqueda de opiniones, señalada por el 51%; y el descubrimiento de nuevos proveedores, con un 36%. Además, el 25% utilizan estas herramientas para redactar solicitudes de propuestas o documentos de trabajo.
Estos datos reflejan que la IA comienza a intervenir en fases tradicionalmente vinculadas a la investigación comercial y al análisis técnico. La situación resulta especialmente relevante cuando la información proporcionada por los sistemas contradice la versión oficial de una empresa. En ese supuesto, el 92% de los decisores afirman que confiarían más en la IA o que tendrían dudas y buscarían información adicional. Solo el 8% mantendrían directamente su confianza en la información corporativa.
La cifra no significa que nueve de cada diez profesionales consideren más fiable a la inteligencia artificial que a las empresas. El porcentaje agrupa tanto a quienes darían prioridad a la respuesta del sistema como a quienes optarían por contrastar ambas versiones. Sin embargo, sí muestra que una contradicción puede afectar a la credibilidad inicial de un proveedor y obligarle a justificar información que antes podría haberse aceptado sin mayores dificultades. La consecuencia para las marcas B2B es que una parte de la evaluación comercial puede producirse antes de que sus equipos de ventas tengan oportunidad de intervenir.
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La IA también influye en la reputación corporativa
La influencia de los asistentes generativos no se limita a las decisiones de compra. El documento recoge que el 60% de las personas laboralmente activas declaran haber utilizado o prever utilizar inteligencia artificial para investigar la reputación de una empresa como empleadora.
Esto introduce una nueva dimensión en la competencia por el talento.
Los candidatos pueden solicitar a una IA información sobre la cultura de una organización, sus condiciones laborales, sus oportunidades de desarrollo o las opiniones de quienes trabajan en ella. Las respuestas pueden reunir elementos procedentes de fuentes corporativas, plataformas de empleo, noticias y testimonios públicos, ofreciendo una visión que no necesariamente coincide con la propuesta de valor empleadora difundida por Recursos Humanos.
El informe también identifica implicaciones para la sostenibilidad y el comportamiento corporativo.
Según los datos recogidos, el 54% de los españoles afirman informarse frecuentemente o siempre sobre el impacto medioambiental, las prácticas éticas o las controversias de una empresa antes de comprar. Aunque este porcentaje no mide específicamente el uso de IA para esas consultas, LLYC señala que los asistentes generativos pueden facilitar la recopilación de información dispersa sobre estas cuestiones.
De esta manera, la reputación corporativa pasa a depender también de cómo se sintetizan las distintas evidencias disponibles sobre una organización, incluyendo sus compromisos, sus resultados y las posibles controversias asociadas a su actividad.
De los dos sistemas de pensamiento a un tercero: la cognición artificial
Para explicar la profundidad de este cambio, el informe recurre a un marco de la psicología cognitiva que plantea la incorporación de un tercer sistema de pensamiento.
Tradicionalmente, se han distinguido dos formas de procesar la información: una rápida, intuitiva y emocional, y otra más lenta, analítica y deliberativa.
LLYC incorpora a esta interpretación la idea de un Sistema 3, o cognición artificial, entendido como una forma de razonamiento externa al individuo que permite resumir información, comparar alternativas y proponer respuestas.
Los consumidores ya delegan una parte del esfuerzo para analizar información y evaluar alternativas
El documento relaciona esta evolución con el concepto de cognitive surrender, utilizado por los investigadores Steven Shaw y Gideon Nave, de Wharton School, para describir situaciones en las que una persona acepta el resultado de un sistema de inteligencia artificial como base de su propio juicio. La cuestión no es que los consumidores hayan dejado de pensar por sí mismos, sino que pueden delegar una parte del esfuerzo necesario para analizar información y evaluar alternativas. Y esa delegación puede resultar útil cuando existen demasiadas opciones o cuando una decisión requiere procesar grandes cantidades de información.
El riesgo aparece cuando la rapidez, la fluidez o la aparente seguridad de una respuesta se interpretan como garantías de exactitud, reduciendo la disposición del usuario a contrastar sus conclusiones. Para las marcas, esta circunstancia aumenta la importancia de las primeras recomendaciones y descripciones que ofrecen los asistentes.
Otro de los aspectos que destaca LLYC es que las organizaciones no deberían interpretar la presencia en inteligencia artificial como una clasificación única y universal. Una misma empresa puede aparecer de manera diferente según la pregunta, el perfil del usuario, el contexto de decisión o el mercado desde el que se realiza la consulta. Cada pregunta activa criterios distintos y puede requerir fuentes diferentes para justificar una recomendación. Por ello, la estrategia debería pasar de una lógica centrada en grandes audiencias a otra basada en perfiles y momentos de decisión.
Los resultados también pueden variar por idioma, país, referencias culturales, disponibilidad de información o características regulatorias. Esto obliga a las organizaciones internacionales a adaptar las evidencias que respaldan su posicionamiento en cada mercado, incluso cuando mantienen una narrativa corporativa común. Una compañía puede presentar una propuesta global sobre innovación o sostenibilidad, pero necesitar pruebas locales diferentes para resultar creíble en España, Latinoamérica u otros territorios.
Una nueva gobernanza: la IA no distingue entre departamentos
La transformación descrita por LLYC plantea una consecuencia organizativa: la presencia de una marca en inteligencia artificial no puede gestionarse exclusivamente desde SEO o Marketing.
Los asistentes pueden utilizar información generada por departamentos que tradicionalmente trabajan con objetivos y canales diferentes.
Marketing desarrolla el posicionamiento comercial. Comunicación gestiona la reputación y las relaciones con los medios. Recursos Humanos trabaja la marca empleadora. Sostenibilidad informa sobre compromisos e impactos. Y las áreas de Negocio y Finanzas publican datos que también pueden influir en la percepción de la compañía.
Aunque estas funciones estén separadas internamente, sus contenidos pueden aparecer reunidos en una misma respuesta. Por eso, el informe propone una gobernanza transversal que permita compartir prioridades, identificar contradicciones y coordinar las evidencias que respaldan la narrativa corporativa. Esta gobernanza debería apoyarse en tres principios: comprensión, autoridad y coordinación.
La comprensión exige que la propuesta de valor y la arquitectura de marca sean claras. La autoridad requiere información verificable y reconocimiento externo. Y la coordinación busca evitar que los distintos departamentos transmitan mensajes incompatibles sobre la organización.
“La IA no entiende de silos organizativos”
“El posicionamiento ante la IA no se resuelve únicamente con técnicas aisladas de SEO o campañas de contenidos masivos. La IA no entiende de silos organizativos y sintetiza por igual notas de prensa, noticias corporativas, opiniones de empleados, reportes de sostenibilidad, estados financieros y reseñas de clientes”, señala Iván Pino, Socio y Director Senior de AI & Strategy en LLYC.
La consultora recomienda abordar este trabajo como un proceso continuo, comenzando por analizar cómo describen los distintos sistemas a la organización y a sus competidores. A partir de ese diagnóstico, las empresas deberían identificar las preguntas con mayor impacto potencial, reforzar la información que ofrecen, desarrollar evidencias verificables y trabajar su reconocimiento en fuentes externas.
Finalmente, necesitarían establecer mecanismos de seguimiento para detectar cambios en las respuestas, nuevas consultas relevantes o posibles problemas reputacionales.
El desafío, en último término, consiste en conseguir que la propuesta de la compañía sea comprensible, sus afirmaciones estén respaldadas y su reputación resulte consistente en el conjunto del ecosistema digital, de forma que la capacidad de una marca para demostrar por qué merece ser elegida adquiere una nueva dimensión.
