La Country Manager en España de AXICOM, Mónica González Ortín, fue la ponente de la nueva sesión del Ciclo DisruptIA, el programa de conferencias que organiza Banco Sabadell para concienciar a sus profesionales y a la sociedad en general sobre las posibilidades y retos que plantea la llegada de la inteligencia artificial (IA).
Su intervención llevaba por título “La gestión de la reputación de marca en la era de los agentes de la IA”.
La IA: un cambio acelerado en nuestra forma de trabajar
González Ortín inició su ponencia recordando —como han hecho la práctica totalidad de los especialistas que hasta ahora han participado en el ciclo— que, tanto por sus posibilidades como por la velocidad con que el uso de la IA se está implantando en empresas y por parte de los usuarios, la IA es un fenómeno destinado a modificar, y de forma mucho más rápida que cualquier otra tecnología anterior, el modo de trabajar y gestionar nuestro día a día, tanto en el ámbito personal como en el profesional.
Usos más comunes de la IA entre los usuarios
Actualmente, ChatGPT ya es el sexto sitio web más visitado del mundo y los usuarios recurren cada vez más a este tipo de herramientas para resolver cuestiones relacionadas con sus vidas.
Los usos más extendidos son:
- Elaboración de resúmenes o tratamiento de textos
- Búsqueda de noticias o informaciones
- Recomendaciones antes de realizar una decisión de compra
La IA como árbitro de la reputación empresarial
La forma en la que aparecen marcas, productos y servicios en estas plataformas es cada vez más relevante por su influencia en el consumidor, que en más de la mitad de las consultas otorga credibilidad a la respuesta recibida. Uno de los principales cambios que ha supuesto el acceso de los sistemas de IA a Internet en tiempo real es su evolución: de ser simples “asistentes reactivos” a actores proactivos a la hora de suministrar información. Esto convierte a la IA en un nuevo árbitro de la reputación empresarial. Resulta clave conocer cómo posicionan estas plataformas a las marcas frente a sus competidores o frente a temas relevantes del sector. Además, el hecho de que las plataformas de IA evolucionen cada vez más hacia un rol de asistente proactivo implica que no tan solo darán respuesta a las preguntas que les podamos plantear, sino que también harán sugerencias que consideren que pueden resultarnos útiles, dando respuesta a necesidades que posiblemente ni nos habíamos planteado. “Todos estos sistemas de IA”, añadió, también “estarán disponibles en la mayor parte de dispositivos tecnológicos con los que interactuemos, con lo que dialogarán con los usuarios en todo momento y en cualquier situación”.
Con la IA se puede predecir el potencial de viralidad y de credibilidad de una información antes de emitirse
La inteligencia artificial está transformando profundamente las formas de trabajar para los profesionales de la comunicación y el marketing digital. Entre las novedades que comentó Mónica González Ortín, y que ya están aplicando empresas como la suya, destaca una herramienta propietaria basada en IA cognitiva que permite testar la efectividad de una nota de prensa, mensaje, narrativa o campaña de comunicación antes de su lanzamiento. De esta forma, es posible ajustar el contenido para acercarlo mejor a los intereses de las diferentes audiencias y aumentar su impacto.
La aplicación y desarrollo de agentes de IA en el sector abarca desde la automatización de tareas sencillas, como por ejemplo los boletines informativos o de clipping, hasta la creación de auténticos “periodistas virtuales”, que faciliten a los profesionales poder acercarse con mayor precisión a los intereses concretos su público objetivo.
Del SEO al GEO, llega el nuevo paradigma para la comunicación y el marketing online
Este nuevo escenario ha generado un cambio de paradigma para los profesionales, ya que la reputación online de una marca ya no se construye en momentos puntuales, sino que se configura día a día en todos los canales que influyen en las respuestas de la inteligencia artificial generativa.
La llegada del GEO (Generative IA Engine Optimization), o la optimización de Motores Generativos, es una práctica emergente que consiste en rastrear e influir en cómo los motores de respuesta de IA, como ChatGPT, Google Search AI Overviews o Microsoft Copilot, representan y posicionan una marca.
Esto llevará a que las empresas trabajen cada vez más en su posicionamiento digital dentro de estas plataformas, entendiendo con mayor precisión qué dicen de ellas y de sus productos los sistemas de IA. Así podrán aplicar técnicas más adecuadas para optimizar los impulsores de esta información y reforzar su reputación ante los usuarios.
¿De qué fuentes se nutren los sistemas de IA?
En este sentido, González Ortín explicó que las fuentes de las que “bebe” la IA deben ser cuidadosamente gestionadas por las empresas para proteger su reputación online y su posicionamiento de marca:
1. Entre ellas, el espacio ganado en medios de comunicación—noticias e informaciones generadas de forma orgánica— es hoy en día uno de los principales impulsores del posicionamiento de una marca dentro de las plataformas de IA. En este sentido, hizo hincapié en la necesidad de hacer análisis detallados de las fuentes que usa la IA, que en muchas ocasiones se citan, porque en algunos casos estos sistemas otorgan mucha relevancia a medios que hasta ahora podían parecer menores o de nicho.
2. Por otro lado, el 44 % de las respuestas de los motores de respuesta de IA a preguntas sobre marcas, productos y servicios se fundamentan en medios propios (sitio web, blog, etc.). Por esta razón resulta fundamental trabajar de forma excelente los contenidos de blogs o páginas web, que deben estar muy bien elaborados, con contenidos de valor, educativos y de liderazgo de opinión.
3. La interacción en redes sociales, foros y comunidades online, así como la interacción con la comunidad y cultivo de los brand lovers a través de conversaciones auténticas, también es en la era de la IA.
4. Además, Wikipedia es otro de los mayores impulsores de lo que reflejan los sistemas de IA sobre una marca, producto o servicio, por lo que conviene revisar que no incluya imprecisiones. Aunque la plataforma tiene normas muy estrictas, es posible corregir errores de forma ética y transparente, respetando sus reglas de uso.
5. Por último, González Ortín añadió la necesidad de tener en cuenta la proliferación de cada vez mayor de los sistemas automatizados de atención al cliente y otras interacciones con el usuario van a convertirse también en canales de experiencia muy relevantes, por lo que habrá que poner especial atención en que cumplan los parámetros de marca.
En el mundo de la IA la reputación no se puede comprar, hay que ganarla
Los medios pagados tienen escasa o ninguna influencia directa en lo que la inteligencia artificial expresa sobre una marca. A diferencia de los anuncios de búsqueda o de display, las ubicaciones pagadas no se muestran en las respuestas orgánicas generadas por herramientas de IA.
De hecho, las ubicaciones pagadas se omiten intencionadamente o se excluyen de los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento del modelo, por lo que no es posible comprar una reputación positiva en IA. Los intentos de conseguirlo (por ejemplo, a través de contenido patrocinado disfrazado de editorial o tácticas de «sombrero negro») pueden no ser indexados o pueden ser desvalorizados.
Queda claro, según González Ortín, que en las plataformas de IA la reputación online de una marca no se puede comprar; hay que ganarla, y por ello la labor de comunicación y marketing digital adquiere aún mayor relevancia para las empresas.
Para poder abordar este reto con éxito, se debe:
1. Auditar lo que explican sobre la marca los distintos sistemas de IA, para entender cómo es mencionada, sus productos, servicios, respecto a competidores o dentro del sector.
2. Identificar los impulsores y las fuentes que alimentan esa presencia —positiva o negativa— para alinear la estrategia de comunicación.
3. Actuar integrando marketing y comunicación para reforzar la reputación de marca en estos nuevos canales, que cada vez son más relevantes para influir en usuarios, consumidores y opinión pública.
4. Medir los resultados y retroalimentar la estrategia, considerando que la medición en IA será tan o más importante que la medición en medios tradicionales o redes sociales.
La conferencia completa puede visionarse aquí.
