La mayoría de las empresas sigue siendo prácticamente invisibles en los sistemas de IA. Solo aquellas con datos precisos y una reputación confiable logran aparecer en las respuestas que estos sistemas generan.
La era de la inteligencia artificial transformó radicalmente la forma en que las personas acceden a la información. Sistemas como ChatGPT o Gemini no funcionan como los buscadores tradicionales y, en lugar de mostrar una lista de enlaces, sintetizan respuestas a partir de múltiples fuentes.
Hoy, en el nuevo ecosistema digital, la visibilidad de una marca deja de depender solo de la publicidad o del SEO clásico y pasa a estar determinada por cómo la IA interpreta, cita y confía en su información.
Según un análisis de la startup argentina Fardo, especializada en medir la presencia de marcas en motores de inteligencia artificial, solo el 12% de las marcas aparece de forma consistente en las respuestas generadas por estos sistemas. El 88% restante permanece prácticamente invisible, un desafío que evidencia las dificultades de muchas empresas para adaptarse a la búsqueda conversacional.
Cómo se mide la visibilidad de una marca en IA: el “Visibility Score”
Para medir este nuevo tipo de exposición, empezó a utilizarse un indicador conocido como “Visibility Score”, que evalúa la frecuencia con la que una marca es citada o referenciada por los modelos de lenguaje. En la práctica, mide autoridad y consistencia dentro del ecosistema de la IA, más que volumen de tráfico o cantidad de clics.
Este nuevo enfoque sobre la visibilidad de marca también tiene un impacto económico importante. Según el artículo “Ganar en la era de la búsqueda con IA” de McKinsey, se proyecta que cerca de 750.000 millones de dólares en ingresos de búsqueda estarán mediados por IA para 2028, un cambio que modifica el valor de la visibilidad de marca.
“Estas posiciones revelan una tendencia clara: las empresas con contenido estructurado, presencia institucional sólida y alta reputación pública son las que mejor logran ser interpretadas y citadas por la IA”, explicó Malena Martín, CEO de Fardo.
Por qué los datos son la piedra angular de la presencia en IA
Para entender por qué tantas marcas fracasan en este entorno, conviene mirar primero la relación entre IA y datos.
Angel Catanzariti, consultor en inteligencia artificial, explicó en diálogo con POST que “los datos para la IA son como los planos y materiales para un arquitecto. Si los planos están incompletos o mezclan medidas distintas, el edificio va a salir mal”. Esto quiere decir que los datos son la base sobre la que se construye cualquier resultado de IA.
En este contexto, Catanzariti destacó cuatro factores fundamentales:
- Calidad y consistencia: datos incorrectos o duplicados producen predicciones erróneas.
- Estructura y contexto: la IA necesita comprender qué representa cada dato.
- Actualización: información desactualizada puede generar resultados técnicamente correctos, pero estratégicamente equivocados.
- Trazabilidad: es fundamental saber de dónde proviene cada dato y bajo qué reglas fue generado o modificado.
“Las mismas deficiencias que afectan a los humanos al interpretar información ocurren con la IA, solo que más rápido y a mayor escala”, advirtió el consultor. Además, sintetizó: “Si los datos son débiles, también lo serán los resultados”.
Pero incluso con datos de alta calidad, no todo depende de la información en sí. La forma en que se organiza, gestiona y válida dentro de una empresa también determina si la IA puede confiar en ella.
Arquitectura y gobernanza: pilares de la confiabilidad
Más allá de la calidad de los datos, una buena arquitectura asegura que la información fluya de manera coherente dentro de una compañía y que también permiten evitar silos que fragmentan el conocimiento. La gobernanza, en tanto, define reglas de validación y procesos auditables.
“La IA puede generar respuestas verosímiles que parecen correctas, pero que no representan la realidad de la empresa si no se trabaja sobre estos dos aspectos”, aseguró Catanzariti. La confiabilidad de la IA depende más del sistema de datos que del modelo en sí.
Desde un punto de vista estratégico, la correcta interpretación de la información permite automatización inteligente y mejores decisiones. Por el contrario, errores en los datos pueden derivar en decisiones equivocadas, pérdida de credibilidad, exposición legal o dependencia de sistemas que nadie puede auditar.
El motivo por el que la mayoría de las marcas no aparece en IA
Yurman David, cofundador y COO de Fardo, comentó en conversación con POST que muchas marcas “siguen jugando un juego nuevo con reglas viejas”. Durante años, el marketing digital se centró en atraer clics y optimizar palabras clave. La IA, en cambio, busca fuentes confiables de información que pueda sintetizar.
David explicó que muchas empresas no logran aparecer porque:
- Comunican pensando en algoritmos de ranking, no en sistemas que sintetizan conocimiento.
- No logran explicarse de manera clara y simple: qué hacen, para quién y por qué son relevantes.
- Publican mucho contenido, pero poco que la IA pueda reutilizar como referencia.
“En la práctica, la IA no premia a quien más publica, sino a quien mejor se deja entender en los lugares donde busca la información”, señaló. Esta tendencia también se ve reflejada en una encuesta de Gartner, que reveló que el 53% de los consumidores desconfía de los resultados de búsqueda generados por IA. Esto confirma que no alcanza con aparecer.
Sabiendo cuáles son los errores más comunes, surge la pregunta: ¿cómo pueden las marcas revertir esta situación y aparecer de manera consistente frente a la IA?
Claves para que tu marca sea reconocida y citada por sistemas de IA
Para construir presencia consistente en IA, David recomendó llevar a cabo tres prácticas clave:
- Claridad conceptual: la marca debe poder explicarse como si fuera a alguien que no la conoce.
- Contenido explicativo, no promocional: guías, marcos conceptuales y respuestas a preguntas reales. Más educación que anuncio.
- Repetición coherente: la misma idea debe aparecer en distintos lugares (web, entrevistas, artículos, comunidades), lo que la IA interpreta como señal de consenso.
Además, la autoridad ante la IA se basa en la reputación digital, es decir, en factores como ser citado o parafraseado por terceros, contar con voceros consistentes y generar conceptos propios. Desde la perspectiva de los modelos de lenguaje, esto no se trata de un honor simbólico, sino de un patrón que puede detectarse como confiable.
Marcas que ya destacan en la era de la IA en Argentina
Estas son algunas de las empresas locales que lograron destacarse:
- TripAdvisor: gracias a su volumen de reseñas y contenido generado por usuarios, es la segunda marca más citada en “Viajes Online” después de Google Maps.
- Kayak: su enfoque en datos estructurados (precios, vuelos, hoteles) facilita la interpretación por parte de la IA.
- USAA: reconocida en seguros por su reputación de excelencia y confianza.
- Stripe: con documentación técnica y presencia en medios especializados, se convierte en fuente de autoridad en pagos online.
- Hyundai: lidera el segmento de automóviles, gracias a su eficiencia y asequibilidad.
Estos casos confirman que la consistencia en la comunicación y la reputación son factores determinantes para lograr visibilidad en sistemas de IA.
De campañas aisladas a conocimiento acumulativo
La búsqueda asistida por inteligencia artificial obliga a repensar las estrategias de marketing y comunicación. “Ya no controlamos el recorrido del usuario. Muchas veces la persona no llega a la web; la respuesta se la da directamente la IA”, sostuvo David.
Por eso, el foco debe pasar de ser visto a ser comprendido. Esto implica:
- Crear contenido que responda preguntas reales.
- Comunicar desde la educación y la explicación, no solo desde el mensaje comercial.
- Construir conocimiento acumulativo en el tiempo, en lugar de campañas aisladas.
La pregunta estratégica para las marcas hoy es qué dice la IA sobre ellas cuando alguien consulta. Aquellas que trabajen conscientemente sobre esta respuesta, entendiendo que el éxito depende más de la calidad de sus datos y de la claridad de su mensaje que de la tecnología que aplican, serán las que obtengan ventajas sostenibles y un posicionamiento sólido frente a la nueva generación de buscadores conversacionales.
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